Tensorflow.js tf.regularizers.l1() Función

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función .regularizers.l1() se usa para la regularización L1. Además, añade un nombre a la pérdida para reprender a los pesos enormes: pérdida += sum(l1 * abs(x)).

Sintaxis:

tf.regularizers.l1(config?)

Parámetros:

• config: Es un objeto que es opcional. Y debajo viene l1.
• l1: Es la tasa de regularización L1 indicada, cuyo valor por defecto es 0,01. Es de tipo número.

Valor de Retorno: Devuelve Regularizador .

Ejemplo 1: En este ejemplo, vamos a ver el uso independiente de l1 Regularizer aplicado a la array de pesos del núcleo.

// Importing the tensorflow.js library
const tf = require("@tensorflow/tfjs");
  
// Define sequential model
const model = tf.sequential();
  
// Adding layer to it and calling 
// regularizers.l1() method
model.add(tf.layers.dense({
    units: 37, batchInputShape:[null, 40],
    kernelRegularizer:tf.regularizers.l1()
}));
  
// Calling summary() method and 
// Printing output
model.summary();

Producción:

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output shape              Param #   
=================================================================
dense_Dense52 (Dense)        [null,37]                 1517      
=================================================================
Total params: 1517
Trainable params: 1517
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Ejemplo 2: En este ejemplo, vamos a ver el uso independiente de l1 Regularizer aplicado al vector de polarización.

// Importing the tensorflow.js library
const tf = require("@tensorflow/tfjs");
  
// Define sequential model
const model = tf.sequential();
  
// Adding layer to it and calling 
// regularizers.l1() method
model.add(tf.layers.dense({
    units: 2, batchInputShape:[null, 13],
    biasRegularizer:tf.regularizers.l1()
}));
  
// Calling summary() method and 
// Printing output
model.summary();

Producción:

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output shape              Param #   
=================================================================
dense_Dense54 (Dense)        [null,2]                  28        
=================================================================
Total params: 28
Trainable params: 28
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#regularizers.l1