Muszę zastosować funkcję aktywacji Softmax na wielowarstwowym Perceptronie w scikit. Scikit documantation na temat modeli sieci neuronowych (nadzorowane) mówi „MLPClassifier obsługuje multi-klasy klasyfikacji stosując Softmax jako funkcji wyjścia.” Pytanie brzmi, jak zastosować tę funkcję?
W poniższym fragmencie kodu, gdy dodam Softmax pod parametrem aktywacji, nie akceptuje.
MLPClassifier(activation='Softmax', alpha=1e-05, batch_size='auto',
beta_1=0.9, beta_2=0.999, early_stopping=False,
epsilon=1e-08, hidden_layer_sizes=(15,), learning_rate='constant',
learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,
nesterovs_momentum=True, power_t=0.5, random_state=1, shuffle=True,
solver='lbfgs', tol=0.0001, validation_fraction=0.1, verbose=False,
warm_start=False)
Kod błędu to:
ValueError: Aktywacja „Softmax” nie jest obsługiwana. Obsługiwane aktywacje to („tożsamość”, „logistyka”, „tanh”, „relu”).
Czy istnieje sposób na zastosowanie funkcji aktywacji Softmax do klasyfikacji wieloklasowej w scikit-learn?
źródło