Keras：カーネルと活動regularizers

Question

の違い私はweight_regularizerがKerasで利用可能なより多くのであり、その場所で、活動とカーネル正則がある、ということに気づいていません。 私が知りたいのですが：

• カーネルと活動 regularizersの主な違いは何ですか？
• activity_regularizerの代わりにweight_regularizerを使用できますか？

Answer 1

名前が言うようweight_regularizerは、彼らに減衰を作り、重みに働きながら、ネットの出力の関数として働き、ほとんど隠れユニットを正則化するために使用される正則活動。基本的には、出力（activity_regularizer）または重み（weight_regularizer）の関数として正規化損失を表すことができます。

weight_regularizerの代わりにkernel_regularizerが新しく追加されました。ドキュメントからはっきりしませんが、 kernel_regularizerの定義から

：

kernel_regularizer：正則関数は、（正則参照）kernel重み行列 をするために適用しました。

そしてactivity_regularizer：

activity_regularizer：正則関数は、層（その "活性化"）の出力を に適用しました。 （正式版を参照）。