这是我的代码的一部分。
model = Sequential()
model.add(Dense(3, input_shape=(4,), activation='softmax'))
model.compile(Adam(lr=0.1),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
使用此代码，它将立即将softmax应用于所有输出。因此，输出表明了所有可能性。但是，我正在研究非排他性classifire，这意味着我希望输出具有独立的概率。抱歉，我的英语不好。但是，我想做的是对每个输出应用sigmoid函数，以便它们具有独立的概率。