在训练后向神经网络添加更多的输出神经元是一种扩展模型能力的方法。通过增加输出神经元的数量,可以使神经网络能够学习更多的特征和模式,并提供更丰富的输出结果。
这种方法的优势在于:
在实际应用中,根据具体的需求和任务,可以选择不同的方法来添加输出神经元。常见的方法包括增加全连接层、添加额外的输出通道或节点,或者在现有的输出层上进行扩展。
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