一个二分类的神经网络，输出层用sigmoid，隐藏层使用reLU得到的代价cost比使用tanh得到的cost小（），但是reLU的准确率为0.5（数据集和测试集都是0.5左右），tanh的准确率为0.85（数据集为0.9左右，测试集为0.85左右）。cost是计算的交叉熵损失。
出现这种情况（cost更小但准确率低）可能的原因是什么呢？
神经网络隐藏层用reLU，cost小但准确率低问题
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- 2021-02-08 23:17回答 1 已采纳 有二个地方要改一下， kernel_size[0],kernel_size[1]->kernel_size，要以元组形式参数传入. 运行的片断，准确率在98%左右： Epoch 3/1
- 2021-03-14 19:54回答 3 已采纳 limit = torch.tensor([1,2,3,4,5,6]) class Actor(nn.Module): def __init__(self, 6, 20, 6):
- 2022-08-03 19:10回答 2 已采纳 导包的代码我省略了，里面主要修改的是数据需要归一化、权重系统weight_init_std=0.01修改为了1、学习率降低(修改为0.05)。如果想做的更好一些，可以增加dropout # 显示图形
- 2023-09-22 15:47Jiashun Hao的博客 这次要做的任务，是构建一个只有一个隐藏层的神经网络。 本次学习用到的数据集-那朵花，是使用随机数生成的。 虽然是随机，不过在生成的时候使用了随机数种子，保证了数据的一致，所以在每一个模块的测试练习的时候...
- 2023-02-19 11:33回答 2 已采纳 检查输入数据是否正确：确保您的输入数据已经被正确地预处理和标准化，使其能够适应网络的要求。还要确保您的输入数据与您的问题域相匹配。 检查网络结构：确认您的神经网络结构是否正确并满足您的问题要求。特别是
- 2022-10-03 14:28回答 1 已采纳 out = x.copy这一句copy后面少了小括号，应该是out = x.copy()
- 2021-04-11 17:39回答 3 已采纳 input_shape=(7787,)这里是不是少了一个参数
- 2022-06-24 23:39小飞狗狗的博客 本文记录了笔者学习多层神经网络用于解决二分类问题的过程。
- 2021-04-25 02:16回答 1 已采纳 1. 把loss函数也放出来看看 2. 先把中间的sigmoid改成Relu（或者其他变种），最后一层使用sigmoid
- 2018-09-18 12:53回答 3 已采纳 正确率是多少？如果保持在0.1左右，说明没有学习到（因为有10个分类，随机的权重识别出来正确概率就是0.1） Adam换成SGD，学习率设置小一点看看。调试下，输出下损失函数的损失率。
- 2023-02-20 17:11回答 2 已采纳 你是用什么数据训练你的模型？看输出结果都是 0.5，似乎模型根本就没有训练。
- 2023-05-28 17:54阿齐Archie的博客 【代码】编程-搭建双层及多层神经网络_图像识别猫。
- 2021-03-12 00:07回答 2 已采纳 在上面给的代码的第164行处插入 optimizer = optimizers.Adam(lr=1e-4) 重新初始化optimizer，这样两个模型训练后的测试结果就一样了，望采纳
- 2022-12-22 15:50书启秋枫的博客 隐藏层节点数不仅与输入输出层的节点数有关，更与需要解决的问题的复杂度和转换函数的模型以及样本数据的特性等因素有关。权值的增长意味着对应的空间的维数越高，过高的维数易导致训练后期的过拟合。从上图可以看出...
- 2022-09-09 21:08追寻远方的人的博客 练习：定义三个变量：- n_x：输入层的大小- n_h：隐藏层的大小（将其设置为4）- n_y：输出层的大小提示：使用shape来找到n_x和n_y。另外，将隐藏层大小硬编码为4。Returns:预期输出（仅用于评估刚刚编码的函数，并不...
- 2024-05-15 20:03zhenz0729的博客 前馈神经网络FNN、多层感知机MLP和反向传播推导
- 2022-08-21 13:39萌狼蓝天的博客 目录预备知识tf.where()np.random.RandomState.rand()np.vstack()np.mgrid[] .ravel() np.c_[]np.mgrid[]x.ravel()np.c_[]神经网络(NN)复杂度学习率指数衰减学习率激活函数常用激活函数 Sigmoid函数常用激活函数 ...
- 2018-08-16 14:19Ai_践行者的博客 #第一步：环境设定 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_...#使用TensorFlow自带的工具加载MNIST手写数字集合 mnist=input_data.read_data_sets('...
- 2022-10-10 18:50迷途君的博客 简单介绍了，神经网络和卷积神经网络模型以及一些应用
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已结题
（查看结题原因） 7月18日-
创建了问题
7月16日
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