我正在尝试设计一个自定义二进制预测的神经网络。
通常做二进制预测，我会使用softmax作为我的最后一层，然后我的损失可能是我做的预测和真正的二进制值之间的差异。
但是，如果我不想使用softmax图层怎么办？相反，我输出一个实数值，并检查此数字上的某些条件是否为真。在一个非常简单的情况下，我检查这个数字是否为正数。如果是，我预测1，否则我预测0。假设我希望所有数字都是正数，所以真正的预测应该都是1，然后我想训练这个网络，使其输出所有正数。我很困惑如何为这个问题制定一个损失函数，以便我能够反向传播和训练网络。
有谁知道如何创建这种网络？
我很困惑如何为这个问题制定一个损失函数，以便我能够反向传播和训练网络。
这是你应该如何处理它。实际上，您需要将标签转换为正负目标值（比如+1和-1）并解决回归问题。损失函数可以是简单的L1或L2损失。网络将尝试学习输出接近训练目标的预测，然后您可以解释它是否更接近一个目标或另一个目标，即正面或负面。您甚至可以继续制作更大的目标（例如+2或+10），以强调这些示例非常重要。示例代码：linear regression in tensorflow。
但是，我只是要警告你，你的方法有严重的缺点，例如参见this question。训练数据中的一个异常值很容易扭曲您的预测。 softmax +交叉熵损失的分类更稳定，这就是为什么几乎总是更好的选择。