Нейронная сеть для вывода не двоичных значений?

Question

В последнее время я смотрю на обнаружение лиц, и многие из литературы заявляют, что их выходы имеют диапазон. Как это возможно? Я создал свою собственную сеть, и, похоже, она выводит только -1 или 1. Это потому, что я использую функцию активации Tanh? Я хочу, чтобы значения выводились от, скажем, от 0 до 1 в диапазоне, а не из двоичного вывода, поэтому я могу видеть, как «сильный» он считает вывод на самом деле лицом. Благодарю.

Answer 1

Ваша проблема может быть в диапазоне входных сигналов tanh. Обратите внимание, что сигмоид очень похож на tanh - его можно легко перегрузить большим числом. sigmoid (20) почти = 1 и сигмовидный (-20) равен 0 Сначала попробуйте нормализовать входной уровень входного слоя, чтобы иметь меньшие числа в скрытом слое (-ах), а также на выходном уровне.

Answer 2

Да ... ваша функция активации определяет ваши значения. Если вы не ставите функцию активации на наши выходные нейроны, тогда она просто выведет сумму значений ... этот случай даст вам фактическую ошибку между вашим неравномерным выходом и неравномерными ожидаемыми значениями.

Конечно, если вы нормализуете свои ожидаемые значения, вы можете сохранить свою функцию активации.

Answer 3

ОК, поэтому я думаю, что происходило то, что функция Танха достигает 1 слишком рано. Я теперь переключился на функцию активации Sigmoid на выходном уровне, и я получаю гораздо более разнообразные ответы! :) Отлично. Благодарю.