Во многих доступных кодах нейронной сети, реализованных с использованием TensorFlow, я обнаружил, что условия регуляризации часто реализуются путем добавления дополнительного члена к значению потерь вручную.

Мои вопросы:

Есть ли более элегантный или рекомендуемый способ регуляризации, чем делать это вручную?

Я также считаю, чтоget_variable есть аргументregularizer, Как это должно быть использовано? По моим наблюдениям, если мы передаем регуляризатор к нему (например,tf.contrib.layers.l2_regularizerтензор, представляющий регуляризованный член, будет вычислен и добавлен в коллекцию графов с именемtf.GraphKeys.REGULARIZATOIN_LOSSES, Будет ли эта коллекция автоматически использоваться TensorFlow (например, используется оптимизаторами при обучении)? Или ожидается, что я должен использовать эту коллекцию сам?