連続的なクラスラベルを与えられた逆伝播ニューラルネットワークの使用

Question

クラスラベルが[-1,1]の連続値であるデータセットが与えられました。これに基づいて、私はいくつかの質問があります：

1. この問題には、逆伝播ニューラルネットワーク（BPNN）を使用できますか？以前は、ラベルがバイナリクラスの異なるデータセットを持っていましたが、このデータセットでは回帰の問題があるため、わかりません。
2. ニューラルネットワークがこのデータセットで動作できる場合は、どのようなアクティベーション機能を使用する必要がありますか？ Sigmoid、双曲線タン機能（tanh）、または整流線形ユニット（relu）？

ありがとうございます。

Answer 1

1. 基本的には、バックプロパゲーションは分類問題と回帰問題の両方でうまく機能します。

2. 出力層では、出力の範囲（[-1、1]）に一致するtanhを使用する必要がありますが、隠れ層の場合はReLUなどを使用する必要があります。彼らは消失グラデーションの問題