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sigmoid和softmax区别 深度学习难吗?

浏览量:1867 时间:2021-03-12 09:57:04 作者:admin

深度学习难吗?

想起来有毅力不难,想起来不坚持就难

请问神经网络有多个输出的回归问题,损失函数如何定义比较合理?

在我看来,多重输出和损失函数的类型选择没有直接关系。一般来说,使用交叉熵是没有问题的,即使是最小均方误差也不会产生显著的影响。但是,最好添加一个带有范数的正则化因子(计算量较少)。但是,输出的大小是影响算法收敛性的关键因素,因为如果输出太多(比如超过一千个)需要合并,可以尝试使用分层softmax。有关代码,请参阅word2vec。希望对大家有所帮助

在多分类中,CNN的输出层一般是softmax。

如果没有特殊情况,则RBF应为“径向基函数”。在DNN兴起之前,RBF由于其良好的局部逼近能力而被广泛应用于支持向量机的核函数中。当然,也有大家熟悉的RBF神经网络(即以RBF函数为激活函数的单隐层神经网络)。如果将RBF作为卷积神经网络的输出,如果没有特殊的应用背景,就不是一个好的选择。至少从概率的角度来看,RBF不具备与softmax一样好的概率特性。

svm和softmax哪个好?

您可以将照明参数放在下面的注释区域,或者找一个能帮您查看文件的人。我好久没做了。现在3D有点奇怪。它仍然是2009年的版本,十年前的版本。只是用3D不用担心学习PS,先用3D渲染好地图,学习P地图。

用3D MAX做出来的效果图不好,没有光感度和层次感怎么办?

sigmoid和softmax区别 bandit算法 softmax分类器

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