matlab建立两个隐含层的代码使用多个NARMA-L2模型的数据驱动的非线性系统识别和控制 该存储库为固定结构的前馈神经网络提供了自制的C ++代码，以使用实验输入输出数据来识别（近似）NARMA-L2模型。 有关NARMA模型，NARMA-L2模型以及基于多个NARMA-L2模型的控制的更多详细信息，请参阅我们的论文。 NARMA-L2模型的网络结构如下所示。 请注意，该项目主要是从头开始使用像C ++这样的困难语言来练习神经网络的开发。 在我们的论文中，我们实际上是使用MATLAB神经网络工具箱构建网络的，该工具箱比基于C ++的实现要复杂得多，但效率较低。 由于其更先进的训练算法，MATLAB工具箱的拟合性能比这种简单的实现要好。 如果您想要行业级的网络工具，则建议使用PyTorch或TensorFlow。 特征 该神经网络从头开始用C ++编码，而不是依赖于现有的库（例如MATLAB神经网络工具箱或TensorFlow） ，从而使其成为专门为NARMA-L2模型识别和控制而设计的轻巧且自包含的工具。 由于通过正确使用线性代数库进行了完全矢量化，因此此实现非常有效。 可以任意指

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L2正则化原理： 过拟合的原理：在loss下降，进行拟合的过程中（斜线），不同的batch数据样本造成红色曲线的波动大，图中低点也就是过拟合，得到的红线点低于真实的黑线，也就是泛化更差。 可见，要想减小过拟合，减小这个波动，减少w的数值就能办到。 L2正则化训练的原理：在Loss中加入（乘以系数λ的）参数w的平方和，这样训练过程中就会抑制w的值，w的（绝对）值小，模型复杂度低，曲线平滑，过拟合程度低（奥卡姆剃刀），参考公式如下图： （正则化是不阻碍你去拟合曲线的，并不是所有参数都会被无脑抑制，实际上这是一个动态过程，是loss（cross_entropy）和L2 loss博弈的一个过程。训

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主要介绍了tensorflow使用L2 regularization正则化修正overfitting过拟合方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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l2范数matlab源码这个Matlab包包含重现文章图的源代码： P. Maurel，JF。 奥约尔，G.佩雷。 . SIAM 成像科学杂志，4(1)，第 413–447 页，2011 年。 display_orientations：显示图像的瞬时频率 estimate_amplitudes：尝试估计 Chi 中频率的幅度 estimate_orientations：瞬时频率计算 estimate_orientations_zeropadding：使用 zeropadding 缩放计算即时频率 gabor_weights: 凸范数的权重 non_convex_weight：为非凸范数构建权重 Chi test_h,test_h2,test_diff_h,test_diff_h2：论文的函数h（渲染函数）及其导数 纹理合成：从场方向/频率合成纹理 TV_Hilbert_Adapted：在无噪声情况下使用我们的凸范数进行结构/纹理分解 TV_Hilbert_Adapted_Noise：与噪声相同 TV_Hilbert_Adapted_noise_non_convex：使用非凸范数分解 T

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,strides=1,padding=same,data_format=channels_last,activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01)), #池化层1 keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2,strides=2,padding=same), #卷积层