使用反向传播神经网络给出连续的类标签

Question

我获得了一个数据集，其中类标签是[-1,1]之间的连续值。基于此，我几乎没有问题：

1. 我可以使用反向传播神经网络（BPNN）来解决这个问题吗？以前，我有一个不同的数据集，标签是二进制类但是对于这个数据集我不确定，因为它现在是一个回归问题。
2. 如果神经网络可以使用此数据集，我应该使用什么激活功能？ Sigmoid，双曲线tan函数（tanh）或整流线性单位（relu）？

谢谢。

Answer 1

1. 基本上是的，Backpropagation在分类和回归问题上都能正常工作。

2. 在输出层，你应该使用tanh，因为它匹配输出的范围（[-1,1]），但是对于隐藏层，你应该使用ReLU或类似的。不要对隐藏层使用sigmoid或tanh（仅在循环网络中），因为它们会产生消失的梯度问题