matlab - 为什么神经网络输出不是二进制的？

Question

我正在 MATLAB 中使用 NPR 工具。我的输入是 150000 x 10 矩阵，输出是 150000 x 1 类(二进制类)。

当工具给我一个选项时，我使用了 GUI 并保存了输出。但输出不是二进制向量，而是 150000 x 1 double 。

1. 我只是想知道为什么当我的目标变量是二进制时它不是二进制的，如果它不是二进制的，那么混淆矩阵是如何绘制的。是否使用了简单的舍入函数？

2. 在将目标变量提供给 NPRTool 之前是否需要对其进行标准化

Answer 1

我不知道 NPR 工具的具体细节，但神经网络是通过向量乘法与训练期间学习的权重向量(在网络的每一层)实现的。

它的输出自然是一个实值向量，为了保持通用性，它(通常)不设置阈值。为了获得预测的二元类别值，输出的阈值将设为 0.5(假设类别为 0 和 1)，并根据这些值计算混淆矩阵。实值输出还允许您将神经网络的输出视为分类的一种置信值。 0.51 是正数，但不是很多，而 0.95 则更正。如前所述，我不知道 NPR 工具究竟如何处理这些值。

关于归一化，我认为0,1已经归一化了。