为什么卷积神经网络输出全为正或全为负

卷积神经网络的输出可能全为正或全为负的原因可能有以下几个：

1. 激活函数的问题：神经网络中常用的激活函数（如sigmoid、tanh等）都是对称的，如果网络中的权重初始化得不好，就可能导致所有的输出都是正数或负数。

2. 数据分布的问题：如果网络输入的数据分布不均匀，比如所有的数据都是正数或负数，那么网络输出也可能会全部是正数或负数。

3. 损失函数的问题：某些损失函数（如交叉熵损失函数）可能会导致网络输出全部为正数或负数，这取决于损失函数的具体设计。

4. 训练不充分：如果神经网络没有足够的训练数据或训练迭代次数不够，可能会导致网络输出全部为正数或负数。

相关问题

卷积神经网络输出全为1

如果一个卷积神经网络的输出全为1，可能有以下几种情况：

1. 数据集或样本存在问题：数据集或样本中的标签全部为1，或者数据集的标签本身就是全1。这种情况需要重新检查数据集或样本的标签是否正确。

2. 网络结构存在问题：可能是网络结构设计有问题，导致输出全为1。可以检查网络结构的参数和层数是否合理，是否存在过拟合等问题。

3. 激活函数存在问题：激活函数的选择可能不合适，导致输出全为1。可以检查激活函数的类型和参数是否合理，或者尝试使用其他的激活函数。