Çıkış katmanı seçimi ve problem formülasyonu
ML'de iki temel çıkış tipi vardır: sürekli bir değer tahmin etmek (regresyon) veya bir kategoriye atamak (sınıflandırma). Bu seçim, çıkış katmanınızın aktivasyon fonksiyonundan kayıp fonksiyonuna kadar her şeyi etkiler.
Regresyon
Sınıflandırma
**İkili sınıflandırma:** Sigmoid — [0,1] aralığında tek olasılık çıkarır.…
⚡ İnteraktif Playground
ℹ️Bazı problemler her ikisini de içerebilir. Örneğin, nesne tespitinde hem konum tahmini (regresyon) hem sınıf belirleme (sınıflandırma) yapılır. Bu, multi-task learning olarak adlandırılır.
Bağlantılı Konular