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让Sigmoid-MSE重焕辉煌：输出重置挑战神经网络分类中的Softmax交叉熵
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究比较了神经网络中的均方误差（MSE）和Softmax交叉熵（SCE）目标函数，提出了一种新颖的输出重置算法，以增强分类器的鲁棒性。实验结果表明，结合sigmoid激活的MSE在噪声数据下表现更佳。
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关键要点
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本研究比较了神经网络中的均方误差（MSE）和Softmax交叉熵（SCE）目标函数。
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提出了一种新颖的输出重置算法，以减少不一致错误并增强分类器的鲁棒性。
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实验结果表明，结合sigmoid激活的MSE在噪声数据下表现更佳。
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MSE为分类问题提供了有效的替代方案。
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