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前言
本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。
如果大家还没了解激活函数，可以参考：神经元和激活函数介绍
你需要解决什么问题？
和所有机器学习一样，业务目标决定了你应该如何评估是否成功。
你想预测数值吗？
例如：预测产品的合适价格，或预测每天的销售数量。
如果是这样，你需要用到“回归：预测数值”部分的知识。
你想预测分类结果吗？
比如，你想知道图片中有什么物体，或者对话是关于什么主题的。
如果是的话，接下来你需要考虑你的数据中有多少种不同的类别，以及你想为每个项目找到多少个标签。
如果你的数据是二元的，也就是说，每个项目要么属于某个类别，要么不属于（比如判断是否为欺诈行为、诊断结果、是否可能购买），那么你需要用到“分类：预测二元结果”这部分的知识。
如果你的数据有多个类别（比如，图片中可能有多个物体，电子邮件涉及多个主题，或者多种产品适合进行宣传），而且每个项目只能属于一个类别，那么你需要用到“分类：从多个类别中预测单个标签”这部分的知识。
最后，如果你的数据中的每个项目可能属于多个类别，也就是说，每个项目可以有多个标签，那么你需要用到“分类：从多类别中预测多个标签”这部分的知识。
回归：预测数值
例如：预测产品的价格。
神经网络的最终层将有一个神经元，它返回的值是一个连续的数值。
为了了解预测的准确性，它会与真实值进行比较，真实值也是一个连续的数字。
最终激活函数
线性——这将产生一个我们需要的数值。
或 ReLU——这将产生一个大于0的数值。
损失函数
均方误差（MSE）——这计算了预测值与真实值之间的平均平方差。
分类：预测二元结果
例如：预测一笔交易是否为欺诈。
神经网络的最终层将有一个神经元，并返回一个介于0到1之间的值，这个值可以被推断为概率。
为了了解预测的准确性，它会与真实值进行比较。如果数据属于该类，真实值为1，否则为0。
最终激活函数
Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对示例属于该类别的信心程度。
损失函数
二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。
我们的模型预测了一个模型分布 {p，1-p}，因为我们有一个二元分布。
我们使用二元交叉熵来将其与真实分布 {y，1-y} 进行比较。
分类：从多个类别中预测单个标签
神经网络的最终层将为每个类别有一个神经元，并返回一个介于0和1之间的值，这个值可以被推断为概率。
输出结果随后形成一个概率分布，因为其总和为1。
为了了解预测的准确性，每个输出都会与其对应的真实值进行比较。
真实值已经过独热编码，这意味着在对应正确类别的列中会出现1，否则会出现0。
最终激活函数
Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值，这些值的总和为1。
所以这可以被推断为概率分布。
损失函数
交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。我们的模型预测了一个模型分布 {p1，p2，p3}（其中p1+p2+p3=1）。
我们使用交叉熵来将其与真实分布 {y1，y2，y3}进行比较。
分类：从多个类别中预测多个标签
例如：预测图像中动物的存在。
神经网络的最终层将为每个类别有一个神经元，并返回一个介于0和1之间的值，这个值可以被推断为概率。
为了了解预测的准确性，每个输出都会与其对应的真实值进行比较。如果真实值列中出现1，则表示数据中存在它所对应的类别；否则会为0。
最终激活函数
Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值，我们可以推断出模型对于某个实例属于该类别的信心程度。
损失函数
二元交叉熵——交叉熵量化了两个概率分布之间的差异。对于每个类别，我们的模型都会预测一个模型分布 {p，1-p}（二元分布）。
我们使用二元交叉熵来将这些与每个类别的真实分布 {y，1-y}进行比较，并汇总它们的结果。
总结
以下表格总结了上述信息，以便您能够快速找到适用于您用例的最终层激活函数和损失函数。
参考： 人工智能学习指南