在解决二元分类问题时，我认为在Caffe中有两种可能的方法。
第一种方法是使用一个输出单元的"SigmoidCrossEntropyLossLayer"。
另一种方法是使用两个输出单元的"SoftmaxWithLossLayer"。我的问题是这两种方法有什么区别？
我应该使用哪一种？
非常感谢！
回答：
如果你稍微研究一下数学，你可以将"Sigmoid"层的预测类概率“复制”为类1的0.5*x_i和类0的-0.5*x_i，那么"SoftmaxWithLoss"层相当于对单一输出预测x_i的"SigmoindWithCrossEntropy"。
所以我认为可以说，这两种方法在预测二元输出时可以被视为等效的。
