ensp这个怎么解决？？按照大佬的方法搞不掂还是显示40 w7系统

Question

 

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题：请问什么是深度学习中的正则化（Regularization）？它的作用是什么？有哪些常用的正则化方法？ 回答： 深度学习中的正则化是一种可用于减少过拟合（overfitting）的技术，通过在损失函数中加入一个正则化项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。 正则化的作用主要包括以下几点：

1. 减少过拟合：通过对模型参数的限制，避免模型对训练数据中的噪声部分进行过度拟合，以提高模型对新数据的泛化能力。
2. 控制模型复杂度：正则化能够限制模型的复杂度，使其在训练数据上表现良好的同时，不至于过于复杂导致过拟合。 常用的正则化方法包括：
3. L1正则化（Lasso Regularization）：在损失函数中加入模型参数的L1范数。L1正则化倾向于产生稀疏权重，有助于特征选择。
4. L2正则化（Ridge Regularization）：在损失函数中加入模型参数的L2范数。L2正则化能够使权重向量的每个元素都变小，但不会使它们稀疏。
5. Dropout正则化：在训练过程中，随机将神经元的输出置0，以减少神经元之间的依赖关系，降低过拟合风险。
6. 数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据集进行随机变换（如旋转、平移、缩放等），增加样本多样性，从而降低过拟合程度。 代码示例（使用TensorFlow实现L2正则化）：

import tensorflow as tf
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)