Lớp cuối của mạng phải hợp với loại đầu ra cần dự đoán. Đoán một số thực, như số phút làm bài, thì để nguyên đầu ra và dùng MSE; đoán có/không thì dùng sigmoid với binary cross-entropy; chọn một trong nhiều lớp thì dùng softmax với cross-entropy. Ghép sai thì code vẫn chạy và loss vẫn giảm, nhưng model đang học sai bài toán. Bài này học các activation thường dùng ở lớp ẩn và lớp cuối, và cách chọn loss theo ý nghĩa của nhãn.
Bài này dành cho tài khoản Pro
Mở khóa bằng tài khoản Pro