解读keras中的正则化(regularization)问题

目录
  • keras中正则化(regularization)
    • keras内置3种正则化方法
    • 3个正则化关键字
  • keras中添加正则化
    • 正则项
    • 例子
    • 可用正则项
    • 开发新的正则项
  • 总结

keras中正则化(regularization)

keras内置3种正则化方法

keras.regularizers.l1(lambda)
keras.regularizers.l2(lambda)
keras.regularizers.l1_l2(l1=lambda1, l2=lambda2)

目前我的理解是lambda越大，对参数的约束就越强，也就是惩罚力度越大。

其中L1正则化方法，是对|w|进行惩罚，使得w趋近0

而L2正则化方法，是对w2进行惩罚，使得w尽可能小

Dense，Conv1D，Conv2D，Conv3D有统一的正则化API，见keras中文文档。

3个正则化关键字

1. kernel_regularizer

对权值进行正则化，大多数情况下使用这个

2. bias_regularizer

限制bias的大小，使得输入和输出接近

3. activity_regularizer

对输出进行正则化，使得输出尽量小

keras中添加正则化

正则项

正则项在优化过程中层的参数或层的激活值添加惩罚项，这些惩罚项将与损失函数一起作为网络的最终优化目标

惩罚项基于层进行惩罚，目前惩罚项的接口与层有关，但Dense, Conv1D, Conv2D, Conv3D具有共同的接口。

这些层有三个关键字参数以施加正则项：

  • kernel_regularizer：施加在权重上的正则项，为keras.regularizer.Regularizer对象
  • bias_regularizer：施加在偏置向量上的正则项，为keras.regularizer.Regularizer对象
  • activity_regularizer：施加在输出上的正则项，为keras.regularizer.Regularizer对象

例子

from keras import regularizers
model.add(Dense(64, input_dim=64,
                kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01),
                activity_regularizer=regularizers.l1(0.01)))

可用正则项

keras.regularizers.l1(0.)
keras.regularizers.l2(0.)
keras.regularizers.l1_l2(0.)

开发新的正则项

任何以权重矩阵作为输入并返回单个数值的函数均可以作为正则项，示例：

from keras import backend as K
 
def l1_reg(weight_matrix):
    return 0.01 * K.sum(K.abs(weight_matrix))
 
model.add(Dense(64, input_dim=64,
                kernel_regularizer=l1_reg)

可参考源代码keras/regularizer.py

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

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