L1 正則化と L2 正則化の両方でネットワークの重みを正則化したいと思います。ただし、正則化の強度を個別に変更する方法が見つかりません。Keras のドキュメントにも情報はありません。
では、レギュラライザーでさまざまな強度を使用する方法はありl1_l2ますか? または、同じ結果を達成するための代替方法はありますか?
私の現在のモデルは単純です：
stren = 0.001
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=148, activation='relu', kernel_regularizer=reg.l2(stren)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid', kernel_regularizer=reg.l2(stren)))
そして、私は次のようなものを手に入れたいと思っています:
kernel_regularizer=reg.l1_l2(l1_str, l2_str)