我有一個三層 MLP 分類器模型。（輸入層 - 隱藏層 - 輸出層）。
我想計算資料點與決策邊界的有符號距離。
在 SVM 或邏輯回歸的情況下，獲得有符號距離并不難。
但是MLP呢？
我想檢查“新資料離決策邊界有多遠”，沒有新資料的真實標簽。
uj5u.com熱心網友回復：
sigmoid基本上，如果您不在輸出層中使用激活，分類器模型的輸出表示與決策邊界的有符號距離。如果您確實sigmoid在輸出層中使用激活，您可以使用反 sigmoid 來使用以下公式找到有符號距離。如果p是在最后一層激活 sigmoid 的分類器模型的輸出，
signed_distance = -ln((1 / (p 1e-8)) - 1)
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