Редуляторлор оптималдаштыруу учурунда катмардын параметрлерине же катмар аракетине жаза колдонууга мүмкүндүк берет. Бул жазалар тармак оптималдаштырган жоготуу функциясына кошулат. Регуляризация жазалары ар бир катмарга жараша колдонулат.
Аракетти жөнгө салгыч деген эмне?
Аракетти жөнгө салгыч тордун чыгышынын функциясы катары иштейт жана көбүнчө жашыруун бирдиктерди жөнгө салуу үчүн колдонулат, ал эми weight_regularizer, аты айтып тургандай, салмакта иштейт (мис., аларды чиритүү).
Аракеттерди жөнгө салгычты качан колдонушум керек?
Эгер сиз чыгаруу функциясынын аркылуу өтүшүн кааласаңыз (же оригиналга жакыныраак кесилишке ээ болууну) кааласаңыз, бурмалоочу регуляризаторду колдонсоңуз болот. Чыгуу азыраак (же 0гө жакыныраак) болушун кааласаңыз, иш-аракеттерди жөнгө салгычты колдонсоңуз болот.
Мен Keras регуляризаторун кантип колдоном?
Кабатка регуляризатор кошуу үчүн, сиз жөн гана кабаттын ачкыч сөзүнүн 'kernel_regularizer' аргументине артыкчылыктуу регуляризациялоо техникасын өткөрүп беришиңиз керек. Keras регуляризациясын ишке ашыруу ыкмалары нормалдаштыруу гиперпараметринин маанисин билдирген параметрди камсыздай алат.
Ядро жана объективдүүлүк деген эмне?
Тығыз класс
Тығыз операцияны ишке ашырат: чыгаруу=активдештирүү(чекит(киргизүү, ядро) + кыйшаюу), мында активдештирүү - активдештирүү аргументи катары берилген элементтик активдештирүү функциясы, ядрокатмары тарабынан түзүлгөн салмак матрицасы жанакыйшаюу - катмар тарабынан түзүлгөн бурмалоо вектору (колдонуу_bias True болсо гана колдонулат).
