我正在为ANN分类器的输出选择设计。我应该选择一个输出神经元并用＆＃39; -1＆＃39;进行训练。 ＆＃39; + 1＆＃39;从训练数据中输出值，然后当NN输出一个数字时，它将接近+1或-1，因此我将决定哪个类更可能，或者我应该使用两个神经元并训练他们到＆＃39; 1＆ ＃39;和＆＃39; 0＆＃39;并在评估时比较值？
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如何编码目标值取决于输出层中使用的激活函数的类型。 logistic sigmoid激活在0到1之间变化，因此应在该范围内指定目标值。双曲线切线激活在-1和1之间变化。您应该根据正在使用的激活函数的范围选择值。
如果你有一个简单的二元分类器，你可以有一个输出神经元，并根据输出是否接近0或1来选择类（我假设这里有一个sigmoidal输出）。或者，您可以使用两个输出神经元训练，使得[1,0]对应于第一类，[0,1]对应于第二类。然后，您可以选择最高输出的类。虽然它稍微复杂一些，但第二种方案很容易推广到任意数量的类。