Question

我目前正在使用给定的类别标签0和1进行分类任务。为此，我正在使用ScikitLearn的MLPClassifier为每个训练示例提供0或1的输出。但是，我找不到任何文档，MLPClassifier的输出层到底在做什么（哪个激活函数？编码？）。

因为只有一个类的输出，所以我假设使用了像One-hot_encoding这样的东西。这个假设正确吗？是否有任何针对MLPClassifier的问题的文档？

Answer 1

docs中包含大多数信息。 MLP是一个简单的神经网络。它可以使用多个激活功能，默认值为relu。

它不使用一次性编码，而是需要使用类标签输入y（目标）向量。

Answer 2

out_activation_属性将为您提供在MLPClassifier的输出层中使用的激活类型。

From Documentation:

out_activation_：字符串输出激活功能的名称。

activation参数仅设置隐藏层的激活功能。

激活：：{'identity'，'logistic'，'tanh'，'relu'}，默认为'relu' 隐藏层的激活功能。

输出层是在this代码段内部确定的。

# Output for regression
if not is_classifier(self):
    self.out_activation_ = 'identity'
# Output for multi class
elif self._label_binarizer.y_type_ == 'multiclass':
    self.out_activation_ = 'softmax'
# Output for binary class and multi-label
else:
    self.out_activation_ = 'logistic'

因此，对于二进制分类，它将是logistic；对于多分类，它将是softmax。

要了解有关这些激活的更多详细信息，请参阅here。

ScikitLearn的MLPClasssifier在输出层中使用哪种激活方式？

2 个答案: