Softmax层和神经网络的最后一层

我有一个疑问,假设Softmax层之前的最后一层有1000个节点,而我只有10个类别需要分类,Softmax层应该输出1000个概率值,但它如何只输出10个概率值呢?


回答:

1000节点层的输出将作为10节点层的输入。基本上有以下过程:

x_10 = w^T * y_1000

w的尺寸必须是1000 x 10。然后,Softmax函数将应用于x_10,以生成10个类别的概率输出。

Related Posts

Keras Dense层输入未被展平

这是我的测试代码: from keras import…

无法将分类变量输入随机森林

我有10个分类变量和3个数值变量。我在分割后直接将它们…

如何在Keras中对每个输出应用Sigmoid函数?

这是我代码的一部分。 model = Sequenti…

如何选择类概率的最佳阈值?

我的神经网络输出是一个用于多标签分类的预测类概率表: …

在Keras中使用深度学习得到不同的结果

我按照一个教程使用Keras中的深度神经网络进行文本分…

‘MatMul’操作的输入’b’类型为float32,与参数’a’的类型float64不匹配

我写了一个简单的TensorFlow代码,但不断遇到T…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注