Dense(1,activation='sigmoid') 的输出，是二分类问题的概率 y=1 还是 y=0？答案

【问题标题】：The ouput of Dense(1,activation='sigmoid'), is it the probability y=1 or y=0 for binary classification problem?Dense(1,activation='sigmoid') 的输出，是二分类问题的概率 y=1 还是 y=0？
【发布时间】：2021-05-23 16:47:57
【问题描述】：

我对类使用整数编码，0 表示第一类，1 表示第二类。所以只是想知道输出对应于哪个概率第一类或第二类？非常感谢

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras sigmoid

【解决方案1】：

没有关于输出的定义。一切都与您如何编码标签和损失函数有关。

有监督的 NN 试图找到神经元的权重，以最小化预测（网络的输出）和标签（您拥有的类别）之间的损失（差异）。 Keras 或任何其他库/工具包中有许多不同的内置损失函数。比如最常见的MSE，损失就像(output - class)^2。如果网络的输出为 1，真实标签为 0，则网络尝试寻找参数以最小化差异 1 ((1-0)^2)。从我给出的示例中，您可以说输出 1 用于真实标签 1，输出 0 用于真实标签 0。但还有其他损失函数/或自定义函数以相反的方式。我想说的关键是您如何编码标签以及如何定义/指定损失函数。

如果你不知道 NN 的基础，网上有很多很好的资源。

【讨论】：

好吧，我确实是个初学者。现在我通过 mse 示例得到了它。非常感谢。