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第599章 回归问题用恒等函数(第5页)

枚金币。”

瑞克不加任何加工,直接告诉国王:“27

枚金币。”

这个信使瑞克的工作方式,就像数学中的恒等函数(identity

function):

无论输入是什么,输出都是一样的,不做任何调整。

比喻:回归问题中的恒等函数

=

透明传输

回归问题的目标是预测一个连续的数值(比如房价、温度、销售额)。在神经网络的输出层,我们通常使用恒等函数,因为我们希望预测出的数值保持原样,而不是被改变或限制。

想象你有一个透明管道,用来传输数字:

?

你放进去

27,它输出的还是

27。

?

你放进去

100。5,它输出的还是

100。5。

?

你放进去

-3。7,它输出的仍然是

-3。7。

这个透明管道就像恒等函数,它让预测值直接流向输出层,不做任何变换。

为什么回归问题需要恒等函数?

在神经网络中,我们通常会在隐藏层使用非线性激活函数(比如

re露、sigid、tanh)来学习复杂的关系。但在回归任务的输出层,我们不需要对最终结果进行非线性变换。

比如:

?

如果我们用

sigid

作为输出激活函数,所有预测值都会被压缩到

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