最后一层是sigmoid或者softmax激活函数的神经网络，为什么不适合用平方误差损失函数？
免责声明！
本站转载的文章为个人学习借鉴使用，本站对版权不负任何法律责任。如果侵犯了您的隐私权益，请联系本站邮箱yoyou2525@163.com删除。
猜您在找
对于分类问题的神经网络最后一层的函数：sigmoid、softmax与损失函数
神经网络激活函数softmax，sigmoid，tanh，relu总结
Java实现的简单神经网络(基于Sigmoid激活函数)
神经网络中的Softmax激活函数
【python实现卷积神经网络】激活函数的实现（sigmoid、softmax、tanh、relu、leakyrelu、elu、selu、softplus）
神经网络激活函数sigmoid relu tanh 为什么sigmoid 容易梯度消失
ANN神经网络——Sigmoid 激活函数编程练习 (Python实现)
神经网络中的激活函数具体是什么？为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?（转）
神经网络中的激活函数tanh sigmoid RELU softplus softmatx
神经网络中的激活函数具体是什么？为什么Relu要好过与tanh和sigmoid function