tensorflow教程：collection,regularizer

tensorflow教程：collection，regularizer

tensorflow教程：collection，regularizer

tf.add_to_collection：把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表

tf.get_collection：从一个结合中取出全部变量，是一个列表 tf.add_n：把一个列表的东西都依次加起来 例如：

import tensorflow as tf; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; v1 = tf.get_variable(name='v1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(0))

tf.add_to_collection('loss', v1) v2 = tf.get_variable(name='v2', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(2))

tf.add_to_collection('loss', v2) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables()) print tf.get_collection('loss') print sess.run(tf.add_n(tf.get_collection('loss'))) 输出：

[<tensorflow.Python.ops.variables.Variable object at 0x7f6b5d700c50>,

<tensorflow.python.ops.variables.Variable object at 0x7f6b5d700c90>]

tensorflow Regularizers

在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法,下面介绍如何在TensorFlow中使用正则项. tensorflow中对参数使用正则项分为两步: 1. 创建一个正则方法(函数/对象)

2. 将这个正则方法(函数/对象),应用到参数上 如何创建一个正则方法函数

tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None) 返回一个用来执行L1正则化的函数,函数的签名是func(weights). 参数:

scale: 正则项的系数.scope: 可选的scope name tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale, scope=None) 返回一个执行L2正则化的函数.

tf.contrib.layers.sum_regularizer(regularizer_list, scope=None) 返回一个可以执行多种(个)正则化的函数.意思是,创建一个正则化方法,这个方法是多个正则化方法的混合体. 参数:

regularizer_list: regulizer的列表

已经知道如何创建正则化方法了,下面要说明的就是如何将正则化方法应用到参数上 应用正则化方法到参数上

tf.contrib.layers.apply_regularization(regularizer, weights_list=None) 先看参数

regularizer:就是我们上一步创建的正则化方法weights_list: 想要执行正则化方法的参数列表,如果为None的话,就取GraphKeys.WEIGHTS中的weights.

函数返回一个标量Tensor,同时,这个标量Tensor也会保存到GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中.这个Tensor保存了计算正则项损失的方法.

tensorflow中的Tensor是保存了计算这个值的路径(方法),当我们run的时候,tensorflow后端就通过路径计算出Tensor对应的值

现在,我们只需将这个正则项损失加到我们的损失函数上就可以了.

如果是自己手动定义weight的话,需要手动将weight保存到GraphKeys.WEIGHTS中,但是如果使用layer的话,就不用这

么麻烦了,别人已经帮你考虑好了.(最好自己验证一下tf.GraphKeys.WEIGHTS中是否包含了所有的weights,防止被坑) 其它

在使用tf.get_variable()和tf.variable_scope()的时候,你会发现,它们俩中有regularizer形参.如果传入这个参数的话,那么variable_scope内的weights的正则化损失,或者weights的正则化损失就会被添加到

GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES中. 示例:

import tensorflow as tf

from tensorflow.contrib import layers

regularizer = layers.l1_regularizer(0.1) with tf.variable_scope('var',

initializer=tf.random_normal_initializer(), regularizer=regularizer):

weight = tf.get_variable('weight', shape=[8], initializer=tf.ones_initializer()) with tf.variable_scope('var2',

initializer=tf.random_normal_initializer(),

regularizer=regularizer):

weight2 = tf.get_variable('weight', shape=[8], initializer=tf.ones_initializer())

regularization_loss =

tf.reduce_sum(tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES))

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