تطبيق L2 Regularization في TensorFlow

لتطبيق L2 regularization على جميع الأوزان في شبكة العصب الاصطناعي (ANN)، يمكنك إضافة مصطلح L2 loss لكل من الأوزان الداخلية والأوزان الناتجة. بالنسبة للأوزان الداخلية، يمكنك حساب L2 loss بناءً على القيم المطلقة للأوزان وضربها بعامل القيمة المطلقة لتوقيت التعلم (learning rate)، ومن ثم جمع هذه القيم مع قيمة L2 loss للأوزان الناتجة. هذا سيساعد في تقليل حجم الأوزان ومنع الفرط في التعلم (overfitting).

اليك كيف يمكن تطبيق L2 regularization على جميع الأوزان في الشبكة:

pythonCopy code
# تعريف قيمة beta لتحديد قوة L2 regularization
beta = 0.01

# حساب L2 loss للأوزان الداخلية
l2_loss_hidden = tf.nn.l2_loss(hidden_weights) + tf.nn.l2_loss(hidden_biases)

# حساب L2 loss للأوزان الناتجة
l2_loss_output = tf.nn.l2_loss(out_weights) + tf.nn.l2_loss(out_biases)

# حساب الخسارة الإجمالية بمراعاة L2 regularization
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(out_layer, tf_train_labels) + beta * (l2_loss_hidden + l2_loss_output))

# تدريب النموذج باستخدام الخسارة المحسنة
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)

بهذا الشكل، سيتم حساب L2 loss للأوزان الداخلية والأوزان الناتجة ويتم إضافتها معًا للحصول على الخسارة الإجمالية التي تأخذ بعين الاعتبار تأثير L2 regularization على جميع الأوزان في الشبكة.

تطبيق L2 regularization على جميع الأوزان في شبكة العصب الاصطناعي يساهم في منع الفرط في التعلم (overfitting)، حيث يعمل على تقليل حجم الأوزان وبالتالي يقلل من تأثير القيم الكبيرة للأوزان على النموذج. يتم ذلك عن طريق إضافة مصطلح L2 loss إلى الخسارة الإجمالية (total loss) التي يتم حسابها خلال عملية التدريب.

مصطلح L2 loss يتم حسابه كالتالي:

$L2\_loss = \sum_{i} \sum_{j} W_{ij}^2$

حيث $W_{ij}$ هي قيمة الوزن في الصف $i$ والعمود $j$ في الوزن.

عندما تقوم بتعيين قيمة محددة لمعامل الـ beta، فإنك تحدد مقدار الضغط الذي يتم وضعه على الأوزان. قيم أكبر لـ beta تعني زيادة في قوة الضغط على الأوزان، مما يؤدي إلى تقليل حجمها بشكل أكبر.

بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تكون حذرًا عند اختيار قيمة beta، حيث يمكن أن تؤثر على أداء النموذج. إذا كانت قيمة beta كبيرة جدًا، فقد تؤدي إلى تقليل الأوزان بشكل كبير، مما يمكن أن يؤثر سلبًا على قدرة النموذج على التعلم من البيانات. وعلى الجانب الآخر، إذا كانت قيمة beta صغيرة جدًا، فقد لا تكون L2 regularization فعالة في منع الفرط في التعلم.

لذا، يُنصَح بتجربة قيم مختلفة لمعامل beta ومراقبة أداء النموذج لاختيار القيمة التي تناسب البيانات الخاصة بك بشكل أفضل.