輸出層啟用函式的選擇是以業務要求為導向的。
對於二分類問題：
舉例： 判斷目標是否是乙隻狗
啟用函式：用sigmoid函式返回是狗的概率
對於多分類問題：
在該類問題中，樣本只能屬於一種類別。
舉例：希望返回中的動物是貓、狗、鼠的概率
啟用函式：用softmax函式返回屬於每個類別的概率，概率總和為1
對於多標籤問題：
在該類問題中，樣本可以屬於多個類別。
對於線性回歸問題：
在該類問題中，要**絕對的數值。
舉例：**體重、gdp等
啟用函式：可以直接使用線性函式作為啟用函式
卷積神經網路 卷積神經網路啟用層
在生物意義上的神經元中，只有前面的樹突傳遞的訊號的加權和值大於某乙個特定的閾值的時候，後面的神經元才會被啟用。簡單的說啟用函式的意義在於判定每個神經元的輸出 放在人臉識別卷積神經網路中來思考，卷積層的啟用函式的意義在於這一塊區域的特徵強度如果沒有達到一定的標準，就輸出0，表明這種特徵提取方式 卷積核...
卷積神經網路學習 啟用函式
這篇學習筆記主要參考和綜合了兩個帖子的內容，詳見參考文件，感謝兩位大神。啟用函式，並不是去啟用什麼，而是指如何把 啟用的神經元的特徵 通過函式把特徵保留並對映出來 保留特徵，去除一些資料中是的冗餘 這是神經網路能解決非線性問題關鍵。目前知道的啟用函式有如下幾個 sigmoid,tanh，relu,s...
卷積神經網路 卷積層
1 2 該部落格主要是對網上知識點的學習和整理，方便日後複習。侵刪。卷積神經網路 cnn 一般由輸入層 卷積層 啟用函式 池化層 全連線層組成，即input 輸入層 conv 卷積層 relu 啟用函式 pool 池化層 fc 全連線層 當我們給定乙個 x 的圖案，計算機怎麼識別這個圖案就是 x 呢...