Tensorflow的AdamOptimzer实现没有像ProximalAdamOptimizer这样的正则化参数，例如l2_regularization_strength，是否有必要在AdamOptimzer中添加l2范数？
最佳答案
Tensorflows Adam的实现就是这样：Adam的实现，正是本文中如何定义和测试它的方式。
如果您想使用具有L2正则化功能的Adam来解决问题，只需在具有一定正则强度的情况下向损失中添加一个L2正则项，您就可以选择自己。
我不能告诉您这是否必要或有帮助，或者要使用什么正则化和正则化强度，因为这在很大程度上取决于问题，而且是主观的。
关于tensorflow - 为什么Tensorflow的AdamOptimizer的实现不支持L2规范化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50045039/