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
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2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 ...
原文：直观理解神经网络最后一层全连接+Softmax
博客：blog.shinelee.me 博客园 CSDN 目录 写在前面 全连接层与Softmax回顾 加权角度 模板匹配 几何角度 Softmax的作用 总结 参考 写在前面 这篇文章将从 个角度：加权 模版匹配与几何来理解最后一层全连接 Softmax。掌握了这 种视角，可以更好地理解深度学习中的正则项 参数可视化以及一些损失函数背后的设计思想。 全连接层与Softmax回顾 深度神经网络的最 ...
2018-12-06 17:24 0 3465 推荐指数：
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