keras构建前馈神经网络(feedforward neural network)进行分类模型构建并加入L2正则化

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keras构建前馈神经网络(feedforward neural network)进行分类模型构建并加入L2正则化

 

正则化(Regularization)是机器学习中一种常用的技术,其主要目的是控制模型复杂度,减小过拟合。最基本的正则化方法是在原目标(代价)函数 中添加惩罚项,对复杂度高的模型进行“惩罚”。

#加载需要的包和函数

# Load libraries
import numpy as np
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras import models
from keras import layers
from keras import regularizers

# Set random seed
np.random.seed(0)

#加载示例数据集:

# Set the number of features we want
number_of_features = 1000

# Load data and target vector from movie review data
(train_data, train_target), (test_data, tes

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