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Python常见问题
我设计了一个神经网络模型，通过softmax函数预测大量的输出。但是，我希望在不修改其他层的架构的情况下，将所有输出分类为5个输出。该模型在第一种情况下表现良好，但当我减少输出数量时，它会失去准确性，并得到很差的泛化。我的问题是：即使只有5个输出，是否有一种方法可以使我的模型表现良好？例如：在输出层之前添加退出层，使用其他激活功能等
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如果它是一个普通的神经网络，那么肯定会在隐藏层中使用RelU激活函数，并为每个隐藏层添加退出层。您还可以在将数据传送到网络之前对其进行规范化
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