神经网络，线性和逻辑回归

Question

神经网络的Logistic和线性回归是特例吗？

请指明我是否可以接受此说法。

Answer 1

可以将神经网络配置为执行逻辑回归或线性回归。

在任何一种情况下，神经网络都只有一个可训练层（输出层），而该层只有一个神经元（执行W * x + b仿射计算和激活的运算符）。它们的激活功能不同。

对于逻辑回归，在输出层有一个S型激活函数，产生的浮点数在[0.0，1.0]范围内。您可以通过将阈值设置为0.5来做出二进制决定。

对于线性回归，通常在输出层没有激活函数，因此您将获得无界的浮点数。

通常，您可以将隐藏层添加到您的神经网络中（以增加非线性度并提高学习能力），并且只要输出层激活如上所述进行配置，就仍然可以执行二进制分类和回归。