神经网络输出层激活函数与损失函数选择

最新推荐文章于 2025-06-08 02:19:27 发布
最新推荐文章于 2025-06-08 02:19:27 发布
阅读量7.5k 收藏 24
点赞数
分类专栏： AI dl4j
本文深入探讨了机器学习中激活函数与损失函数的关键作用。详细介绍了不同场景下如回归、分类、多分类及多标签分类所适用的激活函数，如sigmoid、softmax、identity等，并解释了对应的损失函数如MES/SQUARED_LOSS、XENT、MCXENT/NEGATIVELOGLIKELIHOOD的选择依据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题激活函数损失函数
回归identityMES/

SQUARED_LOSS

分类二分类单标签输出sigmoid

XENT

二标签输出softmaxMCXENT/

NEGATIVELOGLIKELIHOOD

多分类softmaxMCXENT/

NEGATIVELOGLIKELIHOOD

多标签分类sigmoidXENT

 

神经网络训练：激活函数与损失函数的选择，一篇干到底！
zyh252609的博客
05-15 1194
激活函数决定神经元怎么响应输入，是“反应力”损失函数决定模型往哪儿学，是“学习目标”激活函数选错，模型没法表达复杂关系损失函数选错，模型学错方向实战中，ReLU + 合适的损失函数是黄金组合。
神经网络基础：激活函数损失函数与优化器
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
03-24 1197
神经网络基础：激活函数、损失函数与优化器 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 随着深度学习的蓬勃发展,神经网络已经成为当今人工智能领域最为重要和广泛应用的技术之一。神经网络的核心在于它能够通过学习数据中隐藏的复杂模式,从而实现对未知数据的高效预测和分类。而在
深度神经网络中损失函数的选择
liguandong
03-11 9512
损失函数是设计神经网络中很重要的一个关键因素，面对特定的问题，我们要设计不同的损失函数，比如我们参数kaggle比赛时，一般赛事举办者都会给出来一个损失函数。损失函数是模型对数据拟合程度的反映，拟合的越差，损失函数的值就应该越大，同时我们还期望，损失函数在比较大时，它对应的梯度也要比较大，这样的话更新变量就可以更新的更快一点。事实上，我们对损失函数的也就两个方面的要求，首先要能反映出你求解问题的真...
BP神经网络(输出层采用Softmax激活函数、交叉熵损失函数)公式推导
Jaster_wisdom的专栏
10-28 1万+
本篇博客主要介绍经典的三层BP神经网络的基本结构及反向传播算法的公式推导。我们首先假设有四类样本，每个样本有三类特征，并且我们在输出层与隐藏层加上一个偏置单元。这样的话，我们可以得到以下经典的三层BP网络结构：当我们构建BP神经网络的时候，一般是有两个步骤，第一是正向传播(也叫做前向传播)，第二是反向传播(也就是误差的反向传播)。Step1 正向传播 在正向传播之前，可以先给W，b赋初始值，
多标签多分类 用什么函数激活
最新发布
mayaohao的博客
06-08 817
在多标签多分类任务中，激活函数的选择需要根据任务特性和输出层的设计来决定。通过合理选择激活函数和损失函数，可高效解决多标签分类问题。
【深度学习】(3) 全连接层、激活函数
博观而约取，厚积而薄发
12-05 6235
各位同学好，今天和大家分享一下tensorflow2.0深度学习中的相关操作。内容有： (1) 全连接层创建：tf.keras.Sequential()，tf.keras.layers.Dense() (2) 输出方式：tf.sigmoid()，tf.softmax()，tf.tanh() 1. 全连接层 全连接层在整个网络卷积神经网络中起到特征提取器的作用。全连接层将学到的特征表示映射到样本的标记空间。 （1）在全连接层中创建一层：tf.keras.layers.Dense() unit...
L2 norm，BatchNorm，损失函数和激活函数
wang_yonghua的博客
03-12 2385
对于机器学习 深度学习中的一些常见知识 L2 norm，BatchNorm，损失函数和激活函数 总结： L1 norm就是绝对值相加，又称曼哈顿距离;L1范数是L0范数的最优凸近似，而且它比L0范数要容易优化求解。所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数。L1范数和L0范数可以实现稀疏，L1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用。 L2 norm就是欧几里德距离之和。（应用广泛）它也不...
深度学习的激活函数总结
liu1073811240的博客
11-23 1272
文章目录一、什么是激活函数？二、激活函数的种类2.1 Sigmoid2.2 tanh(z)2.3 ReLU2.4 Leaky ReLu2.5 ELU三、激活函数、输出函数的比较3.1 sigmoid和tanh激活函数的区别3.2 sigmoid作为网络中间激活层和输出层的区别3.3 sigmoid输出函数和softmax输出函数的区别 一、什么是激活函数？        激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络
神经网络基础——激活函数的选择、参数初始化
linxinyide的博客
02-20 2931
神经网络基础概述，介绍各个激活函数以及选择方法，包括sigmoid、tanh、ReLU、SoftMax等，了解参数初始化的各种方法及如何选择，主要包括kaiming、xavier等。
神经网络：激活函数选择
qq_51448765的博客
09-22 1283
神经网络主体分为输入层、隐藏层和输出层三个模块。一般情况下，输入层只负责对数据的输入，并不做任何的变换。故而，只涉及和层两个模块。
神经网络的激活函数之sigmoid
01-07
根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要...这个问题与反向传播有关，在反向传播中，我们要计算每个权重的梯度，即针对每个权重的小更新，这样做的目的是优化整个网络中激活值的输出，使其能在输出层得到更好的结果，
pytorch中损失函数nn.CrossEntropyLoss与激活函数softmax的关系
Andrew_SJ的博客
12-08 1898
在多分类单标签任务中，常使用CrossEntropyLoss作为损失函数，而使用softmax作为对应的最后一层的激活函数。 在Pytorch中，nn.CrossEntropyLoss中已经实现了softmax功能，因此在分类任务的最后一层fc后不需要加入softmax激活函数。因为在计算损失函数时，nn.CrossEntropyLoss函数会自动先将模型输出作一个softmax计算，再与ground truth作损失比较。 参考： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_30727835
超参数总结
用时间去蜕变
12-05 9561
超参数总结 损失函数选择 权重初始化 学习率learning rate 学习速率计划learning rate schedule 激活函数 Epoch数量和迭代次数 更新器和优化算法 梯度标准化 Gradient Normalization 微批次大小miniBatch 网络层数和隐藏单元个数 正则化 额外链接 超参数总结损失函数选择 回归任务通常选择MSE、MEAN_ABSOLUTE_ERROR等
深度学习-用户自定义层
chencheng12077的博客
12-09 2409
这篇我们看下如果自定义层，如何做梯度测试，老吴还是很推崇梯度测试的 public class CustomLayerExample { static{ //Double precision for the gradient checks. See comments in the doGradientCheck() method // See also
损失函数
实践求真知
04-28 5497
一 损失函数介绍损失函数用于描述模型预测值与真实值的差距大小。一般有有两种常见的算法——均值平方差（MSE）和交叉熵。下面来分别介绍每个算法的具体内容。1 均值平方差均值平方差（Mean Squared Error，MSE），也称“均方误差”，在神经网络中主要是表达预测值和真实值之间的差异，在数理统计中，均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的预期值。公式如下：主要是对每一个真实值与预期值相减的...
机器学习——sigmoid、tanh、relu等激活函数总结
程序猿之家
08-28 9286
一、什么是激活函数？ 一个神经元会同时接收多个信号，然后将这些信号乘以一定权重求和，再用函数处理后再输出新的信号。对神经元的输入进行处理，以获得输出的函数称为激活函数。 二、为什么要用激活函数？ 激活函数对模型学习、理解非常复杂和非线性的函数具有重要作用。 激活函数可以引入非线性因素。如果不使用激活函数，则输出信号仅是一个简单的线性函数。线性函数一个一级多项式，线性方程的复杂度有限，从数据中学习...
一文详解神经网络与激活函数的基本原理
建建的博客
10-03 670
考虑以下分类问题： ▲ 图1 显然，该分类问题具有非线性的决策边界。如果不增加特征，采用线性核的 SVM（以下简称线性 SVM）和逻辑回归都无法拟合，因为它们只能得到形如的线性边界。 一个可行的办法是增加高次方项作为特征输入，比如以作为线性 SVM 或逻辑回归输入，可以拟合形如的决策边界（实际上它可以拟合圆或椭圆），对于图 1 所示的例子这可能是不错的模型。 然而，在实际案例中我们通常都无法猜到决策边界的“形状”，一是因为样本的特征数量很大导致无法可视化，二是其可能的特征组合很多。 对于...
详解激活函数
进击的扛把子
04-10 3210
文章目录0️⃣前言1️⃣Sigmoid2️⃣tanh3️⃣Relu4️⃣Leaky Relu5️⃣Softmax6️⃣总结 0️⃣前言 用了这么久的激活函数，抽空总结一下吧，不然总是忘记，这里介绍常用到的sigmoid，tanh，relu，leaky relu，softmax tips:部分图片来自计算机视觉研究院公众号 1️⃣Sigmoid Sigmoid 函数的图像看起来像一个 S 形曲线。 函数表达式如下： 在什么情况下适合使用 Sigmoid 激活函数呢？ Sigmoid 函数的输出范围是
卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层
热门推荐
大丈夫
04-16 26万+
卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）卷积层用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值