一、任务
实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务,网络输入节点数为2,隐藏层的节点数设计为:25,50,25,输出层2 个节点,分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率,如图所示。我们并没有采用Softmax 函数将网络输出概率值之和进行约束,而是直接利用均方差误差函数计算与One-hot 编码的真实标签之间的误差,所有的网络激活函数全部采用Sigmoid 函数,这些设计都是为了能直接利用梯度推导公式。
二、数据集
通过scikit-learn 库提供的便捷工具生成2000 个线性不可分的2 分类数据集,数据的特征长度为2,采样出的数据分布如图 所示,所有的红色点为一类,所有的蓝色点