神经网络介绍_做分类输出层节点数

什么是神经网络

人工神经网络artificial neural network，缩写ANN，简称神经网络neural network，是一种模拟动物神经网络（动物大脑）的数学模型。可以将其理解为一个多元方程式，对任意问题进行估计或拟合。
神经网络主要由：输入层、隐藏层、输出层构成。当隐藏层只有一层时，该网络为两层神经网络，因为输入层未作任何变换，可以不看做成单独的一层。实际中，网络输入层的每个神经元代表一个特征，输出层神经元个数代表分类标签的个数。
对于二分类任务，如果采用sigmoid分类器，输出层的神经元个数为1个；如果采用softmax分类器，输出层神经元个数为2个。对于多分类任务，分类类别≥3时，输出层神经元个数与类别大小相等。一个基本的两层神经网络如下图所示：

多层神经网络

以简单的两层神经网络为例，使用上标方括号表示层数，下标表示第几个神经元。例如a₁^[2]表示第1层第二个神经元。

前向传播

前向传播就是从输入层到输出层，计算每一层每个神经元的激活值。以上面简单的两侧神经网络为例，从输入层开始，每个神经元输出的计算公式如下，不考虑偏置。

损失函数

神经网络中，通过损失函数来度量模型的预测值和真实值之间的差异，它是一个非负实值函数，且处处可导，损失函数越小，模型的鲁棒性也好。
在模型的训练阶段，每个批次的训练数据送入模型后，通过前向传播输出预测值，此时使用损失函数计算出预测值和真实值之间的差异，即分布偏差。得到偏差之后，通过反向传播得到权值梯度，优化函数更新权值，来降低预测值与真实值之间的损失，从而达到学习的目的。

反向传播

反向传播BP，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。同样，以上面简单的两层神经网络为例，计算所有权值对损失函数的梯度：


需要注意的一点是，影响权重的梯度因素包括损失函数的导数、激活函数的导数、节点的输入值、权重值。

优化函数

经过反向传播得到各个权重参数的梯度，需要使用优化函数来更新权值，来缩短网络预测值和真实值之间的偏差，拟合真实数据分布。
下图描述了权重参数与损失值之间的关系，通过优化函数更新权重参数，使得损失值不断缩小，达到最小值。

参考链接

• https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/78018269
• https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/100775918
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/36564434