Կարգավորիչները թույլ են տալիս կիրառել տույժեր շերտի պարամետրերի կամ շերտի ակտիվության վրա օպտիմալացման ընթացքում: Այս տույժերը ամփոփվում են ցանցի օպտիմալացման կորստի ֆունկցիայի մեջ: Կանոնավորեցման տույժերը կիրառվում են յուրաքանչյուր շերտով։
Ի՞նչ է ակտիվության կանոնավորիչը:
Ակտիվության կանոնավորիչն աշխատում է որպես ցանցի ելքի ֆունկցիա և հիմնականում օգտագործվում է թաքնված միավորները կանոնավորելու համար, մինչդեռ քաշի_կարգավորիչը, ինչպես ասում է անունը, աշխատում է կշիռների վրա: (օրինակ՝ դարձնելով դրանք քայքայվել):
Ե՞րբ պետք է օգտագործեմ ակտիվության կարգավորիչ:
Եթե ցանկանում եք, որ ելքային ֆունկցիան անցնիսկզբնակետով (կամ ունենա ավելի մոտ) սկզբնաղբյուր, կարող եք օգտագործել կողմնակալության կանոնավորիչը: Եթե ցանկանում եք, որ արդյունքը լինի ավելի փոքր (կամ մոտ 0-ին), կարող եք օգտագործել ակտիվության կանոնավորիչը:
Ինչպե՞ս կարող եմ օգտագործել Keras կանոնավորիչը:
Շերտի կարգավորիչ ավելացնելու համար դուք պարզապես պետք է նախընտրած կանոնավորացման տեխնիկան փոխանցեք շերտի «kernel_regularizer» հիմնաբառի փաստարկին: Keras կանոնավորացման իրականացման մեթոդները կարող են ապահովել պարամետր, որը ներկայացնում է կանոնավորացման հիպերպարամետրի արժեքը:
Ի՞նչ է միջուկը և կողմնակալությունը:
Dense class
Dense-ն իրականացնում է գործողությունը. ելք=ակտիվացում (կետ (մուտք, միջուկ) + կողմնակալություն), որտեղ ակտիվացումը տարրի իմաստով ակտիվացման ֆունկցիան է, որն ընդունվում է որպես ակտիվացման փաստարկ, միջուկը կշիռների մատրից է, որը ստեղծված էշերտով ևկողմնակալությունը շերտի կողմից ստեղծված կողմնակալության վեկտոր է (կիրառելի է միայն այն դեպքում, եթե use_bias-ը True է):
