原文地址：http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/50395062其实吧，一般在神经网络中用的最多的是sigmoid和tanh，当然也有用relu的。这是针对“是”和“否”的分类，但当进行多分类时，就要用到softmax。在logistic回归中，训练样本是：{(x(...

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神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别，通过前向传播算法得到的输出层每个维度值代表属于这个类别的可能性大小。  也就是说，任意事件发生的概率都在0和1之...

机器学习中经常遇到这几个概念，用大白话解释一下：一、归一化把几个数量级不同的数据，放在一起比较（或者画在一个数轴上），比如：一条河的长度几千甚至上万km，与一个人的高度1.7m，放在一起，人的高度几乎可以被忽略，所以为了方便比较，缩小他们的差距，但又能看出二者的大小关系，可以找一个方法进行转换。另外，在多分类预测时，比...

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None) 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_classes]，单样本的话，大小就是num_classes第二...

　　在logistic回归中，我们的训练集由  个已标记的样本构成： ，其中输入特征。（我们对符号的约定如下：特征向量  的维度为 ，其中  对应截距项。）由于logistic回归是针对二分类问题的，因此类标记 。假设函数(hyp...