Keras与TensorFlow ---在层上添加正则化器

Question

代码需要对体系结构提出更多挑战，而且我也在开发自己的体系结构，所以我问这个问题，因为语义每天都在变化：现在的语义还可以吗？

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),  kernel_regularizer=regularizers.l2(w_l2),
                 input_shape=input_shape))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('sigmoid'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3),  kernel_regularizer=regularizers.l2(w_l2)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('sigmoid'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, kernel_regularizer=regularizers.l2(w_l2)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('sigmoid'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
              optimizer=keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['accuracy'])
model.summary()

Answer 1

第一个错误是由于您已经导入了必需的库。

根据TensorFlow 2.0的文档，添加L2正则化器的正确方法是：

import tensorflow as tf
tf.keras.regularizers.l2(l=0.01)

如果您使用普通的keras（我强烈建议您在keras中切换到tensorflow），则只需省略'tf'

实际上，它应该是keras.regularizers.l2而不是tf.keras.regularizers.l2。

您上传的第二张图片不会引发错误；实际上，它显示了一个警告，提示您正在使用不推荐使用的函数，并且应在警告中使用建议的代码，而不是如何定义代码。