Python 什么'；使用tf.keras函数api通过BatchNormalization添加内核、偏差和活动正则化器的正确方法是什么？_Python_Keras_Tf.keras

Python 什么'；使用tf.keras函数api通过BatchNormalization添加内核、偏差和活动正则化器的正确方法是什么？

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由于BatchNormalization出现在激活之前，所以我假设不能将activity_Regulationers参数指定为稠密层的一部分。对吗？那么我应该像这样在激活后使用ActivityRegulation吗

x = Dense(64, kernel_regularizer=l2(0.01), bias_regularizer=l2(0.01))(input)
x = BatchNormalization()(x)
x = Activation("relu")(x)
x = ActivityRegularization(l1=0.0, l2=0.01)(x)
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