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
从问题描述来看你做的是回归而不是分类。如果输出本身并不限定在0～1之间，那么输出层应该用线性单元而...
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...
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...
一开始创建两个NioEventLoopGroup, 一个负责接收客户端请求, 另一个负责处理客户端的IO操作. 每个Nio...
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。
4.3更新第二层隐含层与输出层之间的权值 以上就是反向传播的过程。误差从输出层反向的传到输入层,然后再从输入层向前更新权值。 BP神经网络的设计与实现 (一) BP神经网络的设计 1.设计网络的结构: 本次实验采用java语言实现。设计了包含一个隐含层的神经网络,即一个2层的神经网络。
sigmoid激活函数的主要特点是什么 A 输出值在0到1之间 B 容易饱和 C 输出值在 1到1之间 D 计算复杂 E 适用于深层神经网络 答案:答案:A 解析: Sigmoid激活函数的主要特点包括:A. 输出值在0到1之间:Sigmoid函数的输出值范... 点击查看完整答案手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 下面符合特征选择标准的是A...
神经网络的输出为nan值 神经网络输出都为0,I.数据集问题1.检查你的输入数据检查馈送到网络的输入数据是否正确。例如,我不止一次混淆了图像的宽度和高度。有时,我错误地令输入数据全部为零,或者一遍遍地使用同一批数据执行梯度下降。因此打印/显示若干批量的输入和目标
卷积核个数为2,那么每个卷积核深度为3,取每个卷积核每层大小为3*3,那么每个卷积核参数个数为3*3*3=27。在计算的时候,卷积核会与输入中选取的3*3*3部分的内容做内积,得到一个结果值。 图片来自于李宏毅老师的深度学习课程 所以我们也可以知道,如果输入数据有多个通道,即深度不为1,那么它会与相同深度的卷积...