Función Tensorflow.js tf.regularizers.l2()

Los Regularizadores en Tensorflow.js se adjuntan con varios componentes de modelos que funcionan con la función de puntaje para ayudar a impulsar valores entrenables, valores grandes. El método tf.regularizers.l2() se hereda de la clase regularizers. Los métodos tf.regularizers.l2() aplican la regularización l2 en caso de penalización del entrenamiento del modelo. Este método agrega un término a la pérdida para realizar una penalización por pesos grandes. Agrega pérdida + = suma (l2 * x ^ 2) pérdida. Entonces, en este artículo, vamos a ver cómo funciona la función tf.regularizers.l2().

Sintaxis:

tf.regularizers.l2 (args);

Parámetros:

• l2: El número representa la tasa de regularización por defecto es 0.01.

Retorno: Regularizador

Ejemplo 1: En este ejemplo, vamos a ver el uso independiente de l2 Regularizer aplicado a la array de pesos del kernel.

// Importing the tensorflow.js library
const tf = require("@tensorflow/tfjs");
  
// Define sequential model
const model = tf.sequential();
  
// Add layer to it
model.add(tf.layers.dense({
    units: 32, batchInputShape:[null,50],
    kernelRegularizer:tf.regularizers.l2()
}));
  
// Model summary
model.summary();

Producción:

Layer (type)                 Output shape              Param #   
=================================================================
dense_Dense1 (Dense)         [null,32]                 1632      
=================================================================
Total params: 1632
Trainable params: 1632
Non-trainable params: 0

Ejemplo 2: En este ejemplo, vamos a ver el uso independiente de l2 Regularizer aplicado al vector de polarización.

// Importing the tensorflow.js library
const tf = require("@tensorflow/tfjs");
  
// Define sequential model
const model = tf.sequential();
  
// Add layer to it
model.add(tf.layers.dense({
    units: 32, batchInputShape:[null,50],
    biasRegularizer:tf.regularizers.l2()
}));
  
// Model summary
model.summary();

Producción:

Layer (type)                 Output shape              Param #    
=================================================================
dense_Dense2 (Dense)         [null,32]                 1632      
=================================================================
Total params: 1632
Trainable params: 1632
Non-trainable params: 0

Referencias: https://js.tensorflow.org/api/latest/#regularizers.l2