TensorFlow中`keras.regularizers`中的`get()`函数：优化模型正则化的利器

在TensorFlow中，keras.regularizers模块提供了一些用于优化模型正则化的函数。其中，get()函数是一个非常实用的函数，它允许我们以字符串形式指定所需的正则化类型，并返回对应的正则化函数。

get()函数的使用方式如下：

regularizer = keras.regularizers.get(regularizer_str)

其中，regularizer_str是一个字符串，用于指定所需的正则化类型。在keras.regularizers模块中，提供了几种常用的正则化类型，包括l1、l2、l1_l2等。不同的正则化类型对应的字符串如下：

- L1正则化：'l1'

- L2正则化：'l2'

- L1加L2正则化：'l1_l2'

除了这些常用的正则化类型，我们还可以使用'none'来表示不使用任何正则化。

get()函数的返回值是一个正则化函数，我们可以将其应用在模型的各个层上，以实现正则化的效果。

下面是一个使用get()函数实现正则化的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, regularizers

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, kernel_regularizer=regularizers.get('l2')),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(64, kernel_regularizer=regularizers.get('l1')),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', 
              loss='sparse_categorical_crossentropy', 
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)

在上面的例子中，我们使用get()函数获取了L2正则化函数和L1正则化函数，并将它们应用在模型的 个和第二个Dense层的权重上。这样，模型在训练过程中会通过添加L2和L1正则化惩罚项来减小权重的大小，达到正则化的效果。

需要注意的是，get()函数只返回正则化函数，我们需要将其作为参数传递给模型的相应层的kernel_regularizer参数。另外，我们还可以通过调整正则化的参数，如L2正则化的系数，来进一步控制正则化的强度。