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乙状结肠层
sigmoid层对输入应用sigmoid函数,使输出限定在区间(0,1)内。
提示
要将sigmoid层用于二进制或多标签分类问题,请创建一个自定义二进制交叉熵损失输出层或使用自定义训练循环。
层= sigmoidLayer
层= sigmoidLayer(“名字”,名称)
层= sigmoidlayer.创建一个sigmoid层。
层= sigmoidlayer.
层
例子
层= sigmoidLayer(“名字”,的名字)创建一个sigmoid层,并设置可选的名字属性使用名称-值对参数。例如,sigmoidLayer('名称',' sig1 ')创建一个带有名称的sigmoid层'sig1'.将属性名称括在单引号中。
层= sigmoidLayer(“名字”,的名字)
的名字
sigmoidLayer('名称',' sig1 ')
'sig1'
全部展开
''
层名,指定为字符向量或字符串标量。要在层图中包含层,必须指定一个非空的、唯一的层名。如果你训练一个系列网络层和的名字被设置为'',然后该软件在训练时自动为该层指定一个名称。
数据类型:字符|字符串
字符
字符串
NumInputs
层的输入数。这一层只接受单个输入。
数据类型:双
双
InputNames
{'在'}
输入图层名称。这一层只接受单个输入。
数据类型:细胞
细胞
NumOutputs
层的输出数。这一层只有一个输出。
输出名称
{“出”}
图层的输出名称。这一层只有一个输出。
全部折叠
创建一个名为sigmoid的图层'sig1'.
层= sigmoidLayer (“名字”,'sig1')
显示所有的属性
这个操作相当于
f ( x ) = 1 1 + e − x .
一个多标签分类问题可以被认为是一个二元分类问题,其中每个类被认为是独立的其他类要么存在或不存在。解决这类问题需要sigmoid激活函数,对于任何样本xn类的后验概率Ck是
p( C k | x n ) = 1 1 + e − 一个 k .
的值一个k是与类相关的所有单位的加权和吗k.执行多标签分类需要一个sigmoid层,然后是一个自定义的二进制交叉熵损失层。
convolution2dLayer|softmaxLayer|tanhLayer|trainNetwork
convolution2dLayer
softmaxLayer
tanhLayer
trainNetwork
您有这个示例的一个修改版本。要用编辑打开这个例子吗?
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