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2020年7月16日
深度学习基础(一):sigmoid/softmax/cross Entropy
摘要: 在分类中,首先对于Logistic回归: 从上图可以看出, 很明显,其输出f(x;wb)主要是一些连续的实数,可以用于线性回归,但是对于分类问题无法进行直接进行分类预测,这里需要引入非线性的决策函数g(.)—这里我认为就是激活函数,使其输出从连续的实数转换到一些离散的标签。 对于激活函数,可分为一下
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posted @ 2020-07-16 18:15 小小新一枚
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