问题描述
据我对DNN的了解，通常在末尾有一些完全连接的层和一个softmax层，其中的输出可用于分类任务。
训练DNN逻辑上，去年将仍然是我们期望的输出大小的完全连接的层吗？例如，我想训练我的模型以预测输入的“ word2vec”向量。 word2Vec向量是300维的。那么，我的DNN的最后一年是300维的并且使用MSE等方法作为损失函数并以这种方式训练我的模型是否合乎逻辑？
还有其他建议可以实现这一目标吗？
谢谢。
解决方法
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