正则化系数一般取多少
vggnet损失函数
L = -∑(y * log(y_hat))
由于VGGNet采用了多层卷积结构，为了避免梯度消失（Gradient Vanishing）的问题，VGGNet还引入了一种称为L2正则化损失函数（L2 Regularization Loss）的方法。L2正则化损失函数可以在训练过程中约束模型的权重不过大，从而降低模型的过拟合程度。
L_reg = λ * ∑(，W，^2)
其中，W表示模型的参数（权重），W，^2表示参数的L2范数的平方，λ是正则化系数。通过最小化L_reg项，可以使得模型的权重不过大，从而提高模型的泛化能力。
对于VGGNet模型的训练，通常会将交叉熵损失函数和L2正则化损失函数进行加权求和，在求和过程中乘以一个系数。这个系数可以决定交叉熵损失函数和L2正则化损失函数在损失函数中的相对重要性。由于不同层的特征对于分类任务的贡献是不同的，因此在VGGNet中，通常会根据不同的层设置不同的系数。

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