为什么在神经网络的最后一层使用 ReLu？

【问题标题】：Why use ReLu in the final layer of Neural Network?为什么在神经网络的最后一层使用 ReLu？
【发布时间】：2018-08-14 20:34:35
【问题描述】：

建议我们在学习回归时在神经网络的最后一层使用 ReLu。这对我来说很有意义，因为 ReLu 的输出并不局限于 0 和 1 之间。

但是，当 x

我相信，我在这里缺少一个基本的数学概念。任何帮助表示赞赏。

【问题讨论】：

标签： relu

【解决方案1】：

您通常使用：

但这些并不是一成不变的。如果您知道回归的输出值应该只是正数，为什么不使用 ReLu？如果您的分类输出不是概率分布（例如，存在哪些类），您可以轻松地使用 sigmoid。

【讨论】：