Чем различаются нейронная сеть с одним выходом и сигмоидальной функцией активации и такая же нейронная сеть, но с двумя выходами и softmax?
Основное различие кроется в применении.
▪️ Сигмоидальная функция преобразует любое входное значение в значение от 0 до 1. Это часто используется для задач бинарной классификации, где выход можно интерпретировать как вероятность принадлежности к одному из двух классов.
▪️ Softmax преобразует входные сигналы в набор чисел, которые в сумме дают 1. Может применяться в задачах многоклассовой классификации, где каждый выход представляет некоторую степень уверенности в том, что объект принадлежит к одному из классов.
Так, сеть с сигмоидальной функцией и одним выходом может подойти для задач, где нужно определить, принадлежит ли объект к определённому классу или нет («красный»/«не красный»).
Сеть с softmax и двумя выходами лучше подходит для ситуаций, где необходимо сделать выбор между двумя взаимоисключающими классами («красный»/«чёрный») или для задач многоклассовой классификации, где каждый класс представлен отдельным выходом.
Основное различие кроется в применении.
▪️ Сигмоидальная функция преобразует любое входное значение в значение от 0 до 1. Это часто используется для задач бинарной классификации, где выход можно интерпретировать как вероятность принадлежности к одному из двух классов.
▪️ Softmax преобразует входные сигналы в набор чисел, которые в сумме дают 1. Может применяться в задачах многоклассовой классификации, где каждый выход представляет некоторую степень уверенности в том, что объект принадлежит к одному из классов.
Так, сеть с сигмоидальной функцией и одним выходом может подойти для задач, где нужно определить, принадлежит ли объект к определённому классу или нет («красный»/«не красный»).
Сеть с softmax и двумя выходами лучше подходит для ситуаций, где необходимо сделать выбор между двумя взаимоисключающими классами («красный»/«чёрный») или для задач многоклассовой классификации, где каждый класс представлен отдельным выходом.