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激活函数在人工神经网络代价函数计算中的作用
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<p>我很难理解激活函数和代价函数的作用。让我们看一个简单的例子。假设我正在建立一个神经网络(人工神经网络)。我有5个“x”变量和一个“y”变量</p> <p>如果我做了通常的特征缩放,然后应用,例如,隐层中的Relu激活函数,那么这个激活函数进行转换,结果我们得到了0到M之间的预测输出值(yhat)。下一步是计算成本函数</p> <p>然而,在计算成本函数时,我们需要将输出值(yhat)与实际值(y)进行比较</p> <p>问题是我们如何比较转换后的输出值(yhat),也就是说,在0和M之间,与未转换的实际值(y)(可以是任何数字,因为它不受Relu激活函数的约束)来计算成本函数?由于一个变量已暴露于转换,而另一个变量未暴露于转换,因此可能存在较大的不匹配</p> <p>谢谢你的帮助</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>将实际结果与成本函数进行比较的值(本质上)与用于获取输出的输入无关。它不会以任何方式改变</p> <p>您的期望值是[10200,3],但是您在输出层上使用了Softmax和RMSE loss?好吧,太糟糕了,你会一直有一个高成本(和模型可能不会收敛)</p> <p>你需要使用正确的成本函数作为评估模型性能的合理的启发式方法,并通过正确的激活来获得手头任务的合理输出</p>
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