神经网络不管输入什么，输出的值都接近

0或1，这是为什么？

这是因为神经网络的输出层通常使用sigmoid函数作为激活函数，sigmoid函数的取值范围是0到1之间，因此神经网络的输出值也会接近0或1。此外，神经网络的训练过程也会使得输出值更加接近0或1，因为训练的目标通常是最小化输出值与真实值之间的误差。

相关问题

bp神经网络输入和输出数据指什么意思

在BP神经网络中，输入数据指的是给定的、用于训练或测试神经网络的样本数据。这些输入数据可以是任何类型的数据，例如图像、文本、声音等，根据具体的应用场景而定。

BP神经网络的输出数据则是经过神经网络计算得到的结果。神经网络会将输入数据传递给各个神经元进行处理和计算，最终得到一个输出结果。这个输出结果通常用于分类、回归等问题的解决，例如判断一张图片中是否包含某个物体，或者预测某个用户对某个产品的评分等。

输入和输出数据在BP神经网络中具有关联性，通过输入数据训练神经网络，使其能够在输入数据发生变化时产生相应的输出结果。在训练过程中，通过反向传播算法不断优化神经网络的权重和偏置，以使得网络在输入数据上的输出结果与期望结果尽可能接近。

需要注意的是，输入和输出数据的选择和预处理对BP神经网络的训练和性能具有重要影响。合理选择和处理输入数据能够提高网络的训练效果和泛化能力，而准确的输出数据是评估神经网络性能和应用效果的关键指标之一。因此，在使用BP神经网络时，需要对输入和输出数据进行认真选择、处理和评估，以达到预期的效果和应用价值。

lstm神经网络的输入与输出是什么

LSTM神经网络的输入通常是一个时间序列的数据，例如文本、音频、视频等。在文本分类任务中，输入可以是一个由词向量组成的句子或文档；在音频分类任务中，输入可以是音频信号的时域或频域表示；在视频分类任务中，输入可以是视频的一系列帧。

LSTM神经网络的输出通常是一个预测结果，例如分类、回归、生成等。在分类任务中，输出可以是一个概率分布，表示每个类别的概率；在回归任务中，输出可以是一个连续的数值，表示预测的结果；在生成任务中，输出可以是一组符号序列，例如生成一段文本或一段音频。