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sigmoid激活函數(shù) 邏輯回歸的概率函數(shù)為什么要用sigmoid函數(shù)?

邏輯回歸的概率函數(shù)為什么要用sigmoid函數(shù)?邏輯回歸:y=sigmoid(w”x)線性回歸:y=w”x,也就是說,邏輯回歸比線性回歸多了一個sigmoid函數(shù),sigmoid(x)=1/(1)Ex

邏輯回歸的概率函數(shù)為什么要用sigmoid函數(shù)?

邏輯回歸:y=sigmoid(w”x)線性回歸:y=w”x,也就是說,邏輯回歸比線性回歸多了一個sigmoid函數(shù),sigmoid(x)=1/(1)Exp(-x)),實(shí)際上是對x進(jìn)行歸一化,使sigmoid(x)介于0和1之間。二元分類模型通常采用Logistic回歸。目標(biāo)函數(shù)為第二類交叉熵,Y值代表屬于第一類的概率,用戶可自行設(shè)置分類閾值。線性回歸是用來擬合數(shù)據(jù)的,目標(biāo)函數(shù)是誤差之和

LSTM中使用的所有S型門都是門,其輸出必須在0.1之間,所以relu做不到

在訓(xùn)練LSTM的時候使用除了Tanh/Sigmoid以外的激活函數(shù)效果都很差,是為什么?