sigmoid和softmax区别 深度学习难吗？

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？

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