對於分類問題的神經網絡最后一層的函數：sigmoid、softmax與損失函數
對於分類問題的神經網絡最后一層的函數做如下知識點總結： sigmoid和softmax一般用作神經網絡的最后一層做分類函數（備注：sigmoid也用作中間層做激活函數）； 對於類別數量大於2的分類問題，如果每個類別之間互斥，則選用softmax函數（例如：類別為牡丹花、玫瑰花、菊花 ...
原文：直觀理解神經網絡最后一層全連接+Softmax
博客：blog.shinelee.me 博客園 CSDN 目錄 寫在前面 全連接層與Softmax回顧 加權角度 模板匹配 幾何角度 Softmax的作用 總結 參考 寫在前面 這篇文章將從 個角度：加權 模版匹配與幾何來理解最后一層全連接 Softmax。掌握了這 種視角，可以更好地理解深度學習中的正則項 參數可視化以及一些損失函數背后的設計思想。 全連接層與Softmax回顧 深度神經網絡的最 ...
2018-12-06 17:24 0 3465 推薦指數：
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