在 Opencv 神经网络的不同层中是否可以有不同类型的激活函数？答案

【问题标题】：Is it possible to have different type of activation functions in different layer in Opencv neural network?在 Opencv 神经网络的不同层中是否可以有不同类型的激活函数？
【发布时间】：2015-04-23 03:14:27
【问题描述】：

我知道 OpenCV 神经网络中提供了三种类型的激活函数，sigmoid 函数是默认的。我想问一下是否可以在隐藏层使用 sigmoid 函数作为激活函数，而在输出层使用恒等函数？

【问题讨论】：

非常有趣的想法。你能解释一下，为什么你想在不同的层之间使用不同的激活函数？一些数学或逻辑原因？
我通过谷歌来到这里，同时寻找同一个问题的答案（即如何在 opencv ml::mlp 中为不同层设置不同的激活函数）。 sigmoid 作为输出的隐藏和线性是回归的标准（即使输入/输出是标准化的）。

标签： opencv neural-network layer

【解决方案1】：

我只看页面here: 在方法create。看create方法说明：

activateFunc – 指定每个神经元的激活函数的参数：CvANN_MLP::IDENTITY、CvANN_MLP::SIGMOID_SYM 和 CvANN_MLP::GAUSSIAN 之一。我没有看到任何设置或修改激活函数的方法，所以我假设如果文档中没有提到它，你将无法创建具有不同激活函数的此类网络。但是没有什么能阻止您下载源代码并为您的目的修改构造函数和学习算法。

【讨论】：