Keras中二进制分类的输出层

在Keras中，二进制分类的输出层通常使用Sigmoid激活函数。Sigmoid函数将输入值映射到0到1之间的概率值，适用于二分类问题。输出层的神经元数量为1，表示输出的概率值。

优势：

1. 简单直观：Sigmoid函数的输出可以被解释为样本属于某一类的概率。
2. 适用性广泛：适用于二分类问题，如垃圾邮件分类、疾病诊断等。
3. 可以处理不平衡数据集：Sigmoid函数可以对不平衡的数据集进行处理，通过调整阈值可以平衡分类结果。

应用场景：

1. 垃圾邮件分类：通过判断邮件是否为垃圾邮件进行二分类。
2. 疾病诊断：通过分析患者的症状和检测结果，判断是否患有某种疾病。
3. 情感分析：将文本分类为正面或负面情感。

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