为什么Tensorflow分类示例没有使用激活函数？
我正试图按照这里提供的指导来训练一个二元分类器，并用它来对新图像进行预测。据我所知，在二元分类器模型的末尾通常需要一个Sigmoid激活函数，以将输出限制在0到1之间的范围内，但这个模型没有任何Softmax或Sigmoid函数:
model = Sequential([
Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH ,3)),
MaxPooling2D(),
Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
MaxPooling2D(),
Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
MaxPooling2D(),
Flatten(),
Dense(512, activation='relu'),
Dense(1)
])
当我使用model.predict()命令对新图像进行预测时，模型返回正值和负值，这些值不限于任何范围，我不知道如何解释它们。
我还尝试在最后一个Dense层Dense（1，activation=“sigmoid”）上添加一个sigmoi激活函数，但这个动作大大降低了准确性。
有人能帮我理解模型的输出吗？
共有1个答案
Dense层的默认激活函数是线性函数。如果您按照教程进行操作，您将观察到他们使用带有from_logits=true参数的CrossEntropy损失编译模型。这样，当计算损失时，来自Dense（1）层的原始预测将根据logits转换为类概率。
如果您将激活切换到sigmoid，您应该相应地使用from_logits=False修改损失函数，以便损失函数期望[0,1]范围内的值
教程中使用from_logits=True的原因是它可以产生更稳定的数值结果（根据TF）
-
本文向大家介绍为什么引入非线性激活函数？相关面试题，主要包含被问及为什么引入非线性激活函数？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 第一，对于神经网络来说，网络的每一层相当于f(wx+b)=f(w'x)，对于线性函数，其实相当于f(x)=x，那么在线性激活函数下，每一层相当于用一个矩阵去乘以x，那么多层就是反复的用矩阵去乘以输入。根据矩阵的乘法法则，多个矩阵相乘得到一个大矩阵。所以线性激励函数
-
它应该取消比赛，这样同一队的球员就不能互相攻击，但事实并非如此。为什么？您还可以建议创建FriendlyFire函数的其他方法。
-
激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 Sigmoid 也成为 S 形函数，取值范围为 (0,1)。Sigmoid 将一个实数映射到 (0,1) 的区间，可以用来做二分类。Sigmoid 在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。 sigmoid 缺点： 激活函数计算量大（指数运算），反向传播求误差梯度时，求导
-
我试着运行一个没有任何激活函数的简单神经网络，并且网络不会收敛。我正在使用MSE成本函数进行MNIST分类。 然而，如果我将校正线性激活函数应用于隐藏层（输出=max（0，x），其中x是加权和），那么它会很好地收敛。 为什么消除前一层的负面输出有助于学习？
-
本文向大家介绍Sigmiod、Relu、Tanh三个激活函数的缺点和不足，有没有更好的激活函数？相关面试题，主要包含被问及Sigmiod、Relu、Tanh三个激活函数的缺点和不足，有没有更好的激活函数？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 sigmoid、Tanh、ReLU的缺点在121问题中已有说明，为了解决ReLU的dead cell的情况，发明了Leaky Relu， 即在输入小于0
-
本文向大家介绍激活函数的作用相关面试题，主要包含被问及激活函数的作用时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 激活函数是用来加入非线性因素的,提高神经网络对模型的表达能力,解决线性模型所不能解决的问题。