likes0をTensorflowするカスタム正則を追加します。私は次のような単純な最小二乗目的関数を最適化するためにtensorflowを使用していますここを、Yがターゲットベクトルで、Xは、入力行列とベクトルwを表しています学習されるべき重み。$の最初の値をtf.sliceを使用すると、元のコストの用語に加えて、これを追加することですが、私はそれを持っていると確信していないです重みに対する所望の効果。このような何かがテンソルフローで可能かどうかについては、私は感謝しています。これを実装する最良の方法は何でしょうか?代替のオプションは、ウェイト制約を追加し、拡張ラグランジュの目的を使用することですが、ラグランジアンルートに進む前に正規化オプションを最初に調べることができます。NikhilA答えて0tf.sliceを行います。最適化中は、勾配がw1に追加されます(勾配がフォークに追加されるため)。Tensorboardのグラフ(使用方法についてはlink)をご確認ください。"関数呼び出しの結果が浮動小数点数の適切な配列ではありません。"関数呼び出しの結果が浮動小数点数の適切な配列ではありません。ViệtFrançaise。