深度学习实战四:全连接神经网络(基于Pytorch,含数据和详细注释)

概念

神经网络的第一层为输入层,最后一层为输出层,中间的所有层都叫做隐藏层

在计算神经网络层数时,一般不计算输入层,比如:
在这里插入图片描述
该神经网络的层数为2。输入层神经元有3个,隐藏层神经元有4个,输出层神经元有2个。

softmax与交叉熵

softmax
softmax函数又称归一化指数函数,是二分类函数sigmoid在多分类上的推广,是将多分类的结果以概率的形式展示。

softmax的作用是将输入映射到0-1之间,且保证所有的输入映射后的结果的和为1

下面是softmax函数的公式:

softmax

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转载自blog.csdn.net/PoGeN1/article/details/130816088