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未經訓練的二元分類 keras 模型的輸出為 1

未經訓練的二元分類 keras 模型的輸出為 1

智慧大石 2021-09-28 17:20:22
我正在嘗試構建一個帶有一個隱藏層的小型神經網絡。我希望在訓練之前,模型會輸出看起來隨機的值。但是對于所有輸入,我得到 1.0 作為輸出。為什么會這樣?import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport numpy as npdef NewModel():  return keras.Sequential([    keras.layers.Dense(20, input_shape=(18,), activation=tf.nn.relu, name="inputLayer"),    keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.softmax, name="outputLayer"),    ])model = NewModel()i = np.array([[0.2]*18])print(model.predict(i))
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1 回答

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侃侃無極

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您不能對單個輸出神經元使用 softmax,因為它通過除以所有神經元的輸出進行歸一化,這會產生一個恒定的 1.0 值,這就是您所看到的。


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反對 回復 2021-09-28
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