TensorFlow.js 中的成本函数正则化答案

【问题标题】：Cost Function Regularization in TensorFlow.jsTensorFlow.js 中的成本函数正则化
【发布时间】：2019-03-21 10:59:31
【问题描述】：

我想知道是否有人可以帮助我。我是 TensorFlow.js（JavaScript 版本）的新手。我已经建立了一个神经网络，并想在成本函数（损失函数）中添加一个正则化项。

我可以在 JavaScript API 文档中看到正则化器，但不知道如何使用它们。这些层可以有某种与之关联的正则化器，但成本函数没有在层中定义，所以我认为这不是我要寻找的。p>

我浏览了 GitHub 上的源代码。我发现了一些提到正则化的公开票。我还发现了一个将 L2 或 L1 范数应用于向量的正则化函数。我可以尝试使用正则化函数编写一个增强成本函数的函数，但是当函数已经存在时，我不想付出太多努力。 TensorFlow 的 python 版本确实包含我正在寻找的内容。有谁知道我正在寻找的东西是否已经存在于 javascript 版本中，如果存在，我如何实现它？谢谢。

【问题讨论】：

标签： javascript tensorflow neural-network regularized

【解决方案1】：

假设 TensorFlow 在 Python 和 Javascript 中的运行方式相同，看起来您确实通过层向成本函数添加了权重的正则化。从数学的角度来看，这并不完全明显，因此我提出了问题。

如果你在互联网上搜索损失函数的正则化，在 TensorFlow.js 中，什么都没有。但是，如果您阅读 python 教程，它们确实提供了答案。我特别发现这个网站很有用，

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/fundamentals-deep-learning-regularization-techniques/

【讨论】：