深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之深度学习网络模型（三）_dnn深度神经网络

作者：小蓝xlanll | 2024-06-10 07:40:34

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dnn深度神经网络

！！！深度学习知识梳理系列文章汇总！！！
深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之神经网络基础（一）
深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之深度学习网络结构（二）
深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之深度学习网络模型（三）
深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之模型训练（四）
深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之评估与调参（五）

主要包括 输入层、隐藏层、输出层。除了输入层外，其他层各节点相当于一个使用了可导激活函数的感知机。
在这里插入图片描述

在处理回归、分类问题中，神经网络的输出层不同。
简言之，就是
分类任务输出层：全连接层＋softmax层(输出层节点个数取决于分类数目)
回归任务输出层：全连接层(输出层节点个数取决于需要预测的变量数)
具体区别如下所示：
在这里插入图片描述
ground truth指监督学习中训练集的正确结果

Softmax
对于多类问题，类别标签

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