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neural-network - 离散输出的反向传播神经网络

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-02 04:08:22

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我正在通过三层反向传播网络研究xor示例。当输出层具有S型激活时，输入(1,0)可能会给0.99提供1的期望输出，输入(1,1)可能会给0.01给期望的0输出。

但是，如果希望输出是离散的(0或1)，我是否将阈值设置为0.5？是否需要像其他权重一样训练此阈值？

最佳答案

好吧，您当然可以在输出神经元后面放置一个阈值，该阈值使0.5之后的值等于1，反之亦然，所有低于0.5的输出都等于0。我建议不要用离散化阈值隐藏连续输出，因为0.4的输出比0.001的值更“零”，并且这种差异可以为您提供有关数据的有用信息。

关于neural-network - 离散输出的反向传播神经网络，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6450664/

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