我需要开发神经网络并将输入分为3类。其中一个类别是“不知道”
我是否应该使用单个输出感知器训练网络，将训练样本分类为1,2或3？或者我应该使用2输出感知器并使用二进制方案（01,10,00 / 11）来对输入进行分类？
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你应该使用3个输出神经元（每个类一个）。在训练阶段，将表示正确等级的神经元的输出设置为1，将所有其他的输出设置为0.具有1 2和3的单个输出不是最佳的，因为它包含隐含的假设，即类2和3以某种方式＆＃34;更接近＆＃34;然后使用二进制编码的2输出也不好，因为除了解决分类问题，NN还必须学习二进制编码。
此外，最好在具有交叉熵误差功能的输出层上使用softmax激活。 Softmax将标准化输出，因此每个神经元的值可以解释为类概率。
请注意，＆＃34;不知道＆＃34;课程仅在您有标记为＆＃34;不知道＆＃34;的培训示例时才有用。否则，使用两个输出神经元。