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自定义优化器与正则化技术在深度学习中的应用

1. 自定义优化器示例

在深度学习中，有时我们需要使用一些无法直接获取的优化器，这时就需要自己开发。例如，有研究表明在训练复杂网络时，向梯度中添加随机噪声可以让普通梯度下降法变得非常有效。但如果要测试这种方法，就不能直接使用tf.GradientDescentOptimizer函数，因为它实现的是普通的梯度下降，没有添加论文中描述的噪声。要测试该方法，需要在代码中获取梯度，添加噪声，然后用修改后的梯度更新权重。

1.1 数据集准备

在构建网络之前，需要确定要使用的数据集和要解决的问题。这里使用 MNIST 数据集进行多类分类，使用 softmax 函数。可以使用 TensorFlow 的方法下载 MNIST 数据集，代码如下：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)

运行上述代码后，会输出下载和提取数据集文件的信息。MNIST 图像是 28×28 像素（共 784 像素）的灰度图像，每个像素值范围是 0 到 254。

1.2 构建网络

根据数据集信息，可以构建网络：

import tensorflow as tf X = tf.placeholder(tf.