【发布时间】：2014-01-15 06:47:38
【问题描述】：
如果我们有神经网络并使用所需的输出对其进行训练，例如： 如果情况 A，输出将为 0.04 如果情况 B 则为 0.08 如果情况 C，则为 0.12，依此类推，直到 1
如果我们从应用程序进程中得到一个实际的输出 0.06，我们如何解释这个输出。算作A案还是B案？
【问题讨论】：
标签： neural-network music-notation
【发布时间】：2014-01-15 06:47:38
【问题描述】：
这实际上取决于您的阈值策略。
首先，您必须在每个目标类别之间选择一个阈值。你可以：
- 您可以选择设置任意阈值，可以是中点（即类别 0.4 和 0.8 之间的 0.6）或其他任何阈值。
- 或者计算减少分类错误的阈值，这可以通过在几次测试运行中平均最佳工作阈值来完成。
然后你必须选择当你的输出值恰好落在一个阈值上时要做什么，这真的取决于你，你可以选择将它分类为“向左”、“向右”，甚至让你的网络说它不能对输入进行分类。但请记住，在大多数情况下，这不太可能发生，最多会接近阈值，但很少会完全达到阈值。
干杯，
卓玛
【讨论】：