Keras中的正则化
Keras是一个开源的深度学习框架，它支持多种正则化方法，可以帮助我们更好地训练深度学习模型。正则化可以防止过拟合，并且可以提高模型的泛化能力。Keras中的正则化方法可以按照以下几种分类：
L1正则化
L1正则化是一种稀疏正则化，它会把模型的权重值设置为0，从而减少模型的复杂度，防止过拟合。Keras中可以使用L1正则化来训练模型，只需要在构建模型时添加一个参数：
model = keras.Model(inputs, outputs, kernel_regularizer=keras.regularizers.l1(0.01))
其中，0.01表示L1正则化的系数，可以根据实际情况调整。
L2正则化
L2正则化是一种常见的正则化方法，它会使用一个系数来限制模型的权重值，从而防止过拟合。Keras中可以使用L2正则化来训练模型，只需要在构建模型时添加一个参数：
model = keras.Model(inputs, outputs, kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01))
其中，0.01表示L2正则化的系数，可以根据实际情况调整。
Dropout正则化
Dropout正则化是一种常见的正则化方法，它会随机将模型中的一些神经元设置为0，从而防止过拟合。Keras中可以使用Dropout正则化来训练模型，只需要在构建模型时添加一个参数：
model = keras.Model(inputs, outputs, kernel_regularizer=keras.layers.Dropout(0.5))
其中，0.5表示Dropout正则化的系数，可以根据实际情况调整。
其他正则化方法
Keras中还支持其他正则化方法，如：
- Elastic Net正则化：可以同时使用L1和L2正则化；
- Activity正则化：可以限制模型中每一层的激活函数；
- Max Norm正则化：可以限制模型中每一层的权重值；
- Early Stopping正则化：可以提前停止模型的训练；
以上正则化方法都可以在Keras中使用，只需要添加相应的参数即可。