Keras : 다중 클래스 분류 밀도 레이어

Question

출력 레이어에 Dense(num_classes, ...)을 사용할 수 있지만 이진 분류에 대해 특히 Dense((num_classes-1), ...)을 보았습니다. 어느 것을 사용하고 왜 사용합니까?

Answer 1

여기서 제 2 센트 I이 층의 출력이 softmax를 계산할 수 있기 때문에 I 조밀 (num_classes)를 사용

이다.

이진 분류의 경우 일반적으로 교차 엔트로피를 손실 함수로 사용합니다. 따라서 p (x = 1)와 p (x = 0)는 1-p (x = 1)로 계산할 수 있습니다.

다중 클래스 분류의 경우, 출력 크기를 1 씩 줄이는 유일한 이점은 숫자 매개 변수를 줄이는 것입니다. 우리는 p (x = k) = 1 - sum_ {i = 1}^K p = i), K는 숫자 클래스이다. 따라서 softmax를 사용하지 않고 다른 기능을 사용하지 않으려는 경우 출력 레이어에 (num_classes - 1) 개의 단위를 사용할 수 있습니다.