Data Science
Какую функцию потерь я могу использовать?
00
Вопрос или проблема Мой набор данных состоит из 5625 арабских примеров и 5625 синсетов, а моя модель – это CNN, за которой следует сигмоидный классификационный слой. Я сопоставил эти 5625 синсетов с 5625 классами, и мой предсказанный результат – это вероятность
Data Science
Какая функция активации для многоклассовой классификации дает истинную вероятность (softmax против сигмоиды)
00
Вопрос или проблема Мне интересно, какая активационная функция для многоклассовой классификации дает истинную вероятность. Согласно: https://ai.stackexchange.com/questions/37889/are-softmax-outputs-of-classifiers-true-probabilities похоже, что выходная
Data Science
Почему обучение с softmax более стабильное
01
Вопрос или проблема Мне интересно, какая активационная функция будет легче для обучения (даст лучшую точность / наименьшую потерю) – SoftMax или сигмоида (для задачи многоклассовой классификации) Согласно: https://www.quora.
Data Science
Улучшение модели Keras для задачи регрессии
00
Вопрос или проблема Я пытаюсь построить модель ожидания для моих данных размером (19502,3) с помощью модели Keras Sequential. Этот набор данных был сгенерирован с использованием параметрического прохода в программном обеспечении для моделирования.
Data Science
Понимание интуиции, лежащей в основе сигмоидной кривой в контексте обратного распространения.
00
Вопрос или проблема Я пытался понять значимость S-образной формы сигмоидной/логистической функции. Наклон/производная сигмоиды приближается к нулю для очень больших и очень маленьких значений входных данных. То есть $σ'(z) ≈ 0$ для $z >
Data Science
Разница в производительности Sigmoid vs. Softmax
00
Вопрос или проблема Для той же задачи бинарной классификации изображений, если на последнем слое я использую 1 узел с Sigmoid активацией и binary_crossentropy функцией потерь, процесс обучения проходит довольно гладко (92% точности после 3 эпох на валидационных данных).