Question

BP神经网络用于文本分类，输出层节点数怎么确定，有m个分类类别，每条数据只匹配十个类别中的一个，那么输出层节点是1吗？

Answer 1

问：BP神经网络用于文本分类，输出层节点数怎么确定，有m个分类类别，每条数据只匹配十个类别中的一个，那么输出层节点是1吗？

答：输出层节点数应该设为m，其中每个节点代表一个分类类别。每条数据会得到m个输出值，代表其属于每个分类类别的概率。在分类任务中，每个数据只能属于一个类别，因此可以通过比较m个输出值中的最大值确定该数据的分类类别。因此，输出层节点数不能设为1。

问：BP神经网络在什么情况下会优于CNN？

答：BP神经网络在以下情况可能优于CNN：1. 数据规模较小：如果数据规模较小，使用卷积神经网络训练可能会导致过拟合问题。BP神经网络则会在这种情况下表现更好，因为它需要的参数较少。2. 输入数据的维度较低：对于较低维度的数据，例如序列数据或文本数据，BP神经网络可以更好地处理。3. 输入数据没有明显的空间结构：如果输入数据没有明显的空间结构，例如语音信号或时间序列数据，BP神经网络可以更好地捕捉序列的动态特征。4. 训练时间较短：BP神经网络需要更少的计算资源和时间训练，因此在资源不足或训练时间要求较短的情况下，BP神经网络可能更加适合。需要注意的是，选择神经网络的类型主要取决于问题的性质和可用的数据，因此需要综合考虑各种因素。