我有一个使用逻辑输出的 CNN 输出概率。在测试集上表现不错。然而它输出的概率非常集中，它们不是 0 就是 1！
我希望网络输出的概率更细化。有些特征比其他特征更明显，网络应该能够学习到这一点。关于如何解决这个问题的任何想法？
如何防止神经网络输出过于聚集的概率？
数据挖掘
神经网络
逻辑回归
预言
2022-02-19 18:23:49
1个回答
这通常是您在分类中得到的最理想的情况，但如果您真的想要，您可以对预测添加一个惩罚，以迫使它们远离零或一，例如loss'(x) = loss(x) - param * prob_hat(x) * (1 - prob_hat(x))，或一些不同的惩罚。
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