keras 报错l2

在使用Keras框架进行深度学习模型开发的过程中，可能会遇到与L2正则化相关的报错，L2正则化是一种在优化过程中减少模型过拟合的技术，通过在损失函数中增加权重的平方和的惩罚项来实现，当你在代码中使用L2正则化时，可能会出现各种错误，下面我将详细解释可能出现的l2 报错及其可能的解决方案。 让我们理解一下L2正则化在Keras中的典型用法，在定义层或模型时...