神經網路得出的結果幾乎是同值是什麼意思

2021-03-04 05:15:40 字數 735 閱讀 9777

1樓:匿名使用者

最大的可能性是copy沒有歸一化。具體原因見下

: 下面這個是經典的sigmoid函式的曲線圖: 如果不進行歸一化,則過大的輸入x將會導致sigmoid函式進入平坦區,全部趨近於1,即最後隱層的輸出全部趨同。

輸出層是個purelin,線性組合後的輸出層輸出當然也

為什麼我的bp神經網路的**輸出結果幾乎是一樣的呢

2樓:匿名使用者

最大的可能性是抄沒有襲歸一化。具體原

因見bai下:

下面這個是經du典的sigmoid函式的曲線圖:

如果zhi不進行歸dao一化,則過大的輸入x將會導致sigmoid函式進入平坦區,全部趨近於1,即最後隱層的輸出全部趨同。輸出層是個purelin,線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。

使用matlab進行歸一化通常使用mapminmax函式,它的用法:

[y,ps] = mapminmax(x,ymin,ymax)——將資料x歸一化到區間[ymin,ymax]內,ymin和ymax為呼叫mapminmax函式時設定的引數,如果不設定這兩個引數,這預設歸一化到區間[-1, 1]內。標準化處理後的資料為y,ps為記錄標準化對映的結構體。我們一般歸一化到(0,1)區間內。

3樓:

估計沒有歸一化,神經網路要是input沒有歸一化的話,隱含層的輸出就幾乎是一樣的值了,自然結果也都是一樣的值

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