模型归一化，预测肯定也要反归一化。输出再反归一化就好了。比如，一组训练的数据，有最大值max，最小值min，假设区间长度cd=max-min。归一化就是（x-min）/cd，反归一化就是x*cd+min
在很多神经网络分类系统中,假设共计有K个类,通常在输出层希望输出样本属于K个类中每个类的概率(在0和1之间),且使得这些概率的和等于1。则下列哪个函数可以用在输出层中以达到上述目的? A.SigmoidB.ReLuC.SoftmaxD.Tanh 相关知识点: 试题来源: 解析 C【单选题】如文中所述,根据萨提亚的人际沟通理论,在面...
神经网络|四种激活函数 | 分享一下在神经网络设计中常用的四种激活函数 : Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax。 Sigmoid函数是一种常用的非线性函数,可以将任何实数映射到0到1之间。它通常用于将不归一化的预测值转换为概率分布。 Tanh函数是Sigmoid函数的双曲版本,它将任何实数映射到-1到1之间。
在很多神经网络分类系统中,假设共计有K个类,通常在输出层希望输出样本属于K个类中每个类的概率(在0和1之间),且使得这些概率的和等于1。则下列哪个函数可以用在输出层中以达到上述目的? A、Sigmoid B、ReLu C、 Softmax D、 Tanh 你可能感兴趣的试题...
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