修剪Keras前馈网络的输出

Question

我在Keras中使用一个简单的前馈网络来解决一个回归问题。网络的设置非常简单:3个隐藏层具有tanh激活，输出层具有线性激活的单个节点。

但是，我注意到输出中有一些非常极端的值，如下所示：

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我有点担心极值会支配损失函数(MSE)，所以我想修剪它。有没有办法在Keras中做到这一点？

Answer 1

我想你指的是正则化( L1，L2，... )：https://keras.io/regularizers/ (即在Dense层)

另请参阅https://keras.io/layers/core/#lambda