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神经元多输出模型

神经网络 多输出
2018/11/12 Share

神经元的多输出模型

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增加神经元的个数，输出也就相应增多

从二分类到多分类

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激活函数的归一化处理

多分类例子

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多分类问题用到多个神经元，下面介绍如何去调整神经网络

目标函数

目标函数是用来衡量数据的符合程度，也叫损失函数

二分类目标函数

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y = 真实值-预测值

多分类目标函数

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这个时候的预测值已经是一个概率分布了，因此需要将多类别也就是预测输出值进行one-hot编码，也就是把单个值向01向量编码的转换过程，这里的目标函数是向量差的绝对值的和。

一般的目标函数

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统计学中的平方差、信息论中的交叉熵（衡量两个分布的差）

多分类例子

多分类问题用到多个神经元，下面介绍如何去调整神经网络

CATALOG
  1. 1. 神经元的多输出模型
    1. 1.1. 从二分类到多分类
    2. 1.2. 多分类例子
  2. 2. 目标函数
    1. 2.1. 二分类目标函数
    2. 2.2. 多分类目标函数
    3. 2.3. 一般的目标函数
    4. 2.4. 多分类例子
Total : 99
2018
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