TensorFlow05.2-神经网络输出方式

更新于:2023-06-18

这里的输出方式有这几种:1 𝑦∈𝑅^d▪ linear regression(线性回归)▪ naïve classification with MSE(MSE分类)▪ other general prediction▪ 𝑜𝑢𝑡 = 𝑟𝑒𝑙𝑢(𝑋@𝑊 + 𝑏)logits2 𝑦𝑖 ∈ [0, 1]binary classification(二分类)y>0.5, →1y<0.5, →0Image Ge

这里的输出方式有这几种:
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1 𝑦∈𝑅^d

▪ linear regression(线性回归)
▪ naïve classification with MSE(MSE分类)
▪ other general prediction
▪ 𝑜𝑢𝑡 = 𝑟𝑒𝑙𝑢(𝑋@𝑊 + 𝑏)

  • logits

2 𝑦𝑖 ∈ [0, 1]

binary classification(二分类)

  • y>0.5, →1
  • y<0.5, →0
    Image Generation(图像识别)
  • rgb
    image
    我们怎么让他变到[0,1]之间?
    主要是sigmoid函数

2.1 sigmoid函数

image
我们观察这个函数,值域是在[0,1]之间的
out'=sigmoid(out),这个就相当于我们把这个数值给他压缩到[0,1]的效果
image

image
API:

tf.sigmoid

image

但是对于一个分类问题,我们并不能达到目的

3. yi ∈ [0, 1] , \(\sum\) yi =1

比如说我们一个分类问题,我们要求我们这些分类的概率和为1.
这时候我们的sigmoid就不能实现这个功能了,我们需要

tf.nn.softmax(a)

image
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classification(分类)例子:
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4 yi∈[-1,1]

tf.tanh
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