我正在为一个类项目实现一个神经网络,我想知道是否有可能在不使用softmax的情况下使用神经网络进行多类分类?当我问助教关于这一点时,他说拥有多个输出层在数学上是不合理的,但后来我看到Andrew Ng在他的UFLDL自动编码器教程中包含了一张具有多个输出的神经网络的图片,然后我看到很多人都在谈论神经网络的多类分类,而没有提到softmax。因此,我想知道的是,使用多个输出层而不使用softmax是否合适,如果是这样,您将如何做到这一点,以及如何解释结果。
UFLDL链接:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial
发布于 2014-05-07 10:11:41
已经很晚了,但也许有人会发现它很有用:
您不必使用softmax层。例如,您可以使用多个逻辑回归层或具有多个逻辑回归输出的单个层。不同之处在于,softmax表示带有类的数据点是最有可能的,而多个逻辑回归输出可以同时将一个数据点分配给几个类。
另一种方法是对神经网络输出值(即特征)使用任意分类器(SVM、随机森林、Boosting)。
我最近忘了在卷积神经网络上放一个softmax层,我使用了一个完全连接的(内积)层作为输出,结果也很好!
发布于 2016-08-23 08:33:46
神经网络也可以有多个输出单元。例如,下面是一个具有两个隐藏层L2和L3以及层L4中的两个输出单元的网络:
您可以在本教程中查看更多详细信息:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/
https://stackoverflow.com/questions/13572722
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