各位神人版友安安
最近剛接觸NN演算法
用來解決物質特性分類的問題
只是目前我的分類輸出層是這樣
我假設純物質有三類，所以輸出層的維度是3
第一類(1,0 0)
第二類(0,1,0)
第三類(0,0,1)
那現在我遇到一個比較麻煩的邏輯問題
希望版友如果有經驗，或是有些想法可以提出建議
如果其中兩類混在一起成為混和物
在不發生化學反應的前提下
如果希望針對此混和物進行學習
我應該將輸出層定義為(1,1,0)還是(0.5 , 0.5 , 0)
這兩者各有幾個特點
一、(1,1,0)
我只考慮到是否有出現特定的純物質，
以不考慮濃度比例下，或許是個安全的作法。
但因為我在學習前或做一些前處理(包括歸一化)
所以會不會影響到其他類別的學習?
二、(0.5 ,0.5, 0)
這邊就考慮到歸一化的結果，
如果是三種混和物理當然選擇(0.33, 0.33, 0.33)
聽起來也合理許多，但是否也可能影響到純物質本身的學習
(比如說，最後純物質的單項預測值會坐落在1和0.5之間，或更小)
以上是最近我一直在思考的
因為我對NN的處理邏輯還不是很有感覺
還有一個問題是，我的混和物樣本不是我調的
所以濃度基本上是未知，
但我的近程目標還是先訂在定性分析，
還希望各位大大能提供一些意見
感謝

取決於你loss function怎麼定義

我之前是用softmax，是不是使用softmax就不適用1,1,0的方案?

我是指 loss function, 不是最後一層..

抱歉 這部分我還是有點混淆，loss function是在計算輸出誤差的時候帶入嗎? 還是要跟著優化器的方法?目前我的寫法是直接在輸出層做相減，目前看到其他方法也只寫到這邊而已。參考範例https://goo.gl/tGJa6KOK 我剛惡補玩了 我會再研究其他函式看看! 感謝

基本上你是做分類還是迴歸?分類只有0與1,迴歸才考慮0.5...若你產生的混合物兼具兩者特性,那麼編碼是[1,1,0]..

了解 我會在試看看 感謝大大!