Python中的二进制输出神经网络

Question

作为个人项目的一部分，我试图用自己的数据修改ano文档（Multilayer Perceptron）中给出的示例代码。在

到目前为止，我设法以所需的格式带来我自己的（文本）数据，我想构建一个二进制分类器。问题是当我写下输出的数量是1，也就是说

classifier = MLP(rng=rng, input=x, n_in=49, n_hidden=n_hidden, n_out=1)

我得到以下错误：

^{pr2}$

我的训练数据（在转换为ano共享类型之前）的输出如下：

array([1, 1, 1, ..., 0, 0, 0], dtype=int64)

如果没有任何一个神经元的输出都是不正常的，那么就没有了。在

有人能解释一下为什么二进制输出的代码会给我一个错误吗？我该怎么做？在

谢谢你！在

Answer 1

在MLP教程中用作输出层的logistic回归类不是“标准”logistic回归，它给出一个输出值并仅区分两个类，而是一个多项式logistic回归（又称Softmax回归），它为每个类提供一个值，告诉输入属于它们的概率。所以，如果你有10个类，你也需要10个单位，显然所有输出单位的总和等于1，因为这是一个概率分布。在

尽管使用了类名（“LogistRegression”），但它在linked source code中的doctoring不怀疑它的真正意图（'''Multi-class Logistic Regression Class [...]'''）。在

而在您的问题中，您有两个类，您还需要2个输出单元，n_out的值必须是2而不是1。当然，对于两个类，一个输出的值总是1减去另一个的值。在

另外，检查您是否真的需要int64而不是int32。西亚诺对第二个有更好的支持。在