yolov5+sigmoid
作者&投稿：戚茗 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
校佳13614522737问： 神经网络输出层用sigmoid函数能否做函数拟合 - ？
普宁市圣诺回答： sigmoid函数的值域就在(0,1)内,所以你的输出结果肯定在0到1之间;至于能否拟合是要看情况的,如果原来可以拟合,那么更换输出函数也可以,不过效果是否好就不敢保证了,虽然signoid做了一个同胚变换,但样本毕竟不是真的在一个连续函数上,有时候误差会导致变换时效果变差.——仅个人观点
校佳13614522737问： 为什么我的BP神经网络的预测输出结果几乎是一样的呢 - ？
普宁市圣诺回答： 最大的可能性是没有归一化.具体原因见下: 下面这个是经典的Sigmoid函数的曲线图: 如果不进行归一化,则过大的输入x将会导致Sigmoid函数进入平坦区,全部趋近于1,即最后隐层的输出全部趋同.输出层是个purelin,线性组合后的输...
校佳13614522737问： 逻辑回归的概率函数为什么要用sigmoid函数 - ？
普宁市圣诺回答： 逻辑回归:y=sigmoid(w'x)线性回归:y=w'x也就是逻辑回归比线性回归多了一个sigmoid函数,sigmoid(x)=1/(1+exp(-x)),其实就是对x进行归一化操作,使得sigmoid(x)位于0~1逻辑回归通常用于二分类模型,目标函数是二类交叉熵,y的值表示属于第1类的概率,用户可以自己设置一个分类阈值.线性回归用来拟合数据,目标函数是平法和误差
校佳13614522737问： 怎样联合使用softmax和sigmoid两个激活函数 - ？
普宁市圣诺回答： (1)对于深度神经网络,中间的隐层的输出必须有一个激活函数.否则多个隐层的作用和没有隐层相同.这个激活函数不一定是sigmoid,常见的有sigmoid、tanh、relu等. (2)对于二分类问题,输出层是sigmoid函数.这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间.函数值恰好可以解释为属于正类的概率(概率的取值范围是0~1).另外,sigmoid函数单调递增,连续可导,导数形式非常简单,是一个比较合适的函数 (3)对于多分类问题,输出层就必须是softmax函数了.softmax函数是sigmoid函数的推广
校佳13614522737问： 谁能解释下sigmoid 函数 - ？
普宁市圣诺回答： Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x).神经元的非线性作用函数.人工神经网络的学习算法-BP算法 神经网络的学习是基于一组样本进行的,它包括输入和输出(这里用期望输出表示),输入和输出有多少个分量就有多少个输入和输出神经元与之对...
校佳13614522737问： 为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数,背后的数学原理是什么 - ？
普宁市圣诺回答： 为什么 LR 模型要使用 sigmoid 函数 Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk-backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更...
校佳13614522737问： lr为什么用sigmoid函数.这个函数有什么优点和缺点?为什么不用其他函数 - ？
普宁市圣诺回答： 我来尝试回答一下,首先lr满足伯努利分布,而伯努利分布可以转化为指数分布,只要类条件概率满足指数分布的,其后验都可以写成sigmoid函数的形式.这是说lr可以转化为sigmoid. sigmoid 优点:实现简单,可以无限求导.而且可以从(负无穷,正无穷)映射到(0,1),符合概率分布 缺点:导数形式在(0,0.25),容易出现梯度消失;只能处理二分问题.
校佳13614522737问： 用matlab拟合Sigmoid函数 - ？
普宁市圣诺回答： 参考代码:); c = [1/1.6e4 -0.4e4 1e-5 -1.25e6]; c = lsqcurvefit(f,c,x,y); num2str(c) plot(x,y,'ro',x,f(c,x),'.-')拟合结果(依次为abcd): 6.3964932298e-005 -4040.2074568 1.4316534415e-005 -1229529.3708图中,红色为原始数据,蓝色线为拟合曲线.说明 1、拟合公式变形为y=1/a/xp(-c(x+d))-b 2、初值需要慎重选择,不然可能无法得到理想的结果.
校佳13614522737问： sigmoid为什么用于人工智能 - ？
普宁市圣诺回答： sigmoid函数是神经网络中常用的非线性变换方式.优点在于输出范围有限,所以数据在传递的过程中不容易发散,求导容易.缺点就是饱和的时候梯度太小.输出范围为(0, 1),所以可以用作输出层,输出表示概率.
