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在与对象检测和语义分割相关的深度学习实现中，我已经看到使用 sigmoid 或 softmax 的输出层。我不是很清楚什么时候用哪个？在我看来，他们都可以支持这些任务。这个选择有什么指导方针吗？
最佳答案
softmax()当您需要概率分布(总和为 1)时会有所帮助。sigmoid当您希望输出范围从 0 到 1，但不需要总和为 1 时使用。
在您的情况下，您希望在两个备选方案之间进行分类和选择。我建议使用 softmax()因为您将获得一个概率分布，您可以对其应用交叉熵损失函数。
关于tensorflow - 输出层的 softmax 和 sigmoid 函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41409248/
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C语言sscanf()函数：从字符串中读取指定格式的数据 头文件： ?
最近，我有一个关于工作预评估的问题，即使查询了每个功能的工作原理，我也不知道如何解决。这是一个伪代码。 下面是一个名为foo()的函数，该函数将被传递一个值并返回一个值。如果将以下值传递给foo函数，
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CCur 函数 返回表达式，此表达式已被转换为 Currency 子类型的 Variant。 CCur(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常，
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Asc 函数 返回与字符串的第一个字母对应的 ANSI 字符代码。 Asc(string) string 参数是任意有效的字符串表达式。如果 string 参数未包含字符，则将发生运行时错误。
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FormatPercent 函数 返回表达式，此表达式已被格式化为尾随有 % 符号的百分比（乘以 100 ）。 FormatPercent(expression[,NumDigitsAfterD
FormatNumber 函数 返回表达式，此表达式已被格式化为数值。 FormatNumber( expression [,NumDigitsAfterDecimal [,Inc
我是一名优秀的程序员,十分优秀！