? 这里，需要4个评委（对应4个输出神经元），因为每个评分是独立的，不能用Softax，而是直接输出数值。

用比喻解释：输出层的神经元数量由问题决定

比喻1：点餐与餐盘数量

? 如果你去餐厅只点一道菜，只需要一个餐盘（对应1个输出神经元）。

? 如果你点四道菜（比如主菜、汤、甜点、饮料），就需要四个餐盘（对应4个输出神经元）。

? 餐盘的数量取决于你点了多少道菜，就像输出神经元的数量取决于任务的输出要求。

比喻2：电视信号

? 黑白电视只需要一个信号通道（输出1个神经元，表示灰度值）。

? 彩色电视需要三个信号通道（输出3个神经元，分别代表红、绿、蓝）。

? 需要多少个输出通道，取决于要显示的信息类型。

总结

1. 输出神经元的数量，取决于问题的需求：

? 回归问题（输出一个数值）：1个神经元（如预测房价）。

? 二分类问题（输出是\/否）：1个神经元（如是否患病）。

? 多分类问题（输出多个类别概率）：类别数个神经元，使用Softax（如图像识别：猫、狗、鸟）。

? 多输出问题（每个输出是独立的数值）：每个独立的数值对应一个神经元（如汽车同时预测速度、油耗、温度）。

2. 就像魔法考试、点餐、电视信号，输出的需求不同，决定了输出层的神经元数量！