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python - L1-L2 正則化の異なる係数
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：
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:
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python - keras カスタム アクティビティ レギュラライザー
以下に示すように、モデルでこのカスタム正則化を呼び出すと
次のエラーが表示されます
誰かがこのエラーを解決するのを手伝ってくれますか? レギュラーの実装を確認したところ、ケラスのアクティビティレギュラーも同様に実装されています。しかし、ここではどういうわけか属性「レイヤー」が見つからず、このエラーがスローされます。