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? ...
对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结: sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数 备注:sigmoid也用作中间层做激活函数 对于类别数量大于 的分类问题,如果每个类别之间互斥,则选用softmax函数 例如:类别为牡丹花 玫瑰花 菊花 ,如果每个类别之间有交叉则选用与类别数量相等的sigmoid函数 例如:类别为小孩 大人 男人 女人,此处应该选用 个s ...
2018-09-27 13:29 0 4203 推荐指数:
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来理解最后一层全连接+Softmax。掌握了这3种视角,可以更好地理解深度学习中的正则项、参数可视化以及一 ...
符号: \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 ...
在神经网络中,sigmoid和tanh分别是两个激活函数,用在每个layer输出的时候。 这里对这个两个激活函数做出比较,首先,将两个函数图像画到一张图上面来: sigmod函数: sigmod(a)=1/(1+exp(-a)) tanh函数(正切三角函数),可写成是sigmod函数 ...
神经网络激活函数softmax,sigmoid,tanh,relu总结 一、总结 一句话总结: 常见激活函数:softmax、sigmoid、tanh、relu 二、【神经网络】激活函数softmax,sigmoid,tanh,relu总结 转自或参考:【神经网络】激活函数 ...
Python的实现如下: ...
系列博客,原文在笔者所维护的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 点击star加星不要吝啬,星越多笔者越努力。 第3章 损失函数 3.0 损失函数概论 3.0.1 概念 在各种材料中经常看到的中英文词汇有:误差,偏差,Error,Cost,Loss,损失 ...
了sigmoid函数,sigmoid函数求导后的结果 [ e-z / (1 + e-z)2 ],经过转换变 ...