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琴状层
S形层将S形函数应用于输入,使得输出在间隔(0,1)中界定。
提示
要使用二进制或多框分类问题的符切层,请创建自定义二进制交叉熵丢失输出层或使用自定义训练循环。
tallay = sigmoidlayer.
tillay = sigmoidlayer('name',name)
层= sigmoidlayer.创建一个符切层。
层= sigmoidlayer.
层
示例
层= sigmoidlayer('name',名称)创建一个符合统计图层并设置可选名称属性使用名称值对参数。例如,sigmoidlayer('name','sig1')创建一个名称的符切层'sig1'。将属性名称用单引号括起来。
层= sigmoidlayer('name',名称)
名称
sigmoidlayer('name','sig1')
'sig1'
展开所有
''
图层名称,指定为字符向量或字符串标量。要在图层图中包含一个图层,必须指定非空,唯一的图层名称。如果您使用该图层培训系列网络名称设置为'',然后软件会自动为培训时间分配给图层的名称。
数据类型:char|串
char
串
numinputs.
图层的输入数。此图层仅接受单个输入。
数据类型:双人间
双人间
输入名称
{''}
图层的输入名称。此图层仅接受单个输入。
数据类型:细胞
细胞
numoutput.
图层的输出数。此图层仅具有单个输出。
输出名称
{'out'}
图层的输出名称。此图层仅具有单个输出。
崩溃
使用名称创建一个符切层'sig1'。
tallay = sigmoidlayer('名字'那'sig1')
tillay = sigmoidlayer具有属性:名称:'sig1'显示所有属性
此操作相当于
F. ( X. ) = 1 1 + E. - X. 。
可以认为是多标签分类问题作为二进制分类问题,其中每个类被认为是与存在的其他类别的其他类别。解决此类问题需要SIGMOID激活功能,用于任何样本X.N课后的后部概率C.K.是
p( C. K. | X. N ) = 1 1 + E. - A. K. 。
价值A.K.是连接到类的所有单位的加权和K.。执行Multilabel分类需要S形层,然后是自定义二进制交叉熵丢失层。
Convolution2Dlayer.|softmaxlayer.|Tanhlayer.|Trainnetwork.
Convolution2Dlayer.
softmaxlayer.
Tanhlayer.
Trainnetwork.
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