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2）硬派与软分配：要了解这一维度，让我们考虑一个在图片（狗，猫，马，鲨鱼）中检测不同动物的例子。通过艰苦的分配，神经网络可以为每个动物使用输出箱，其中最高值代表预测类（1），而其他垃圾箱设置为0。具有软分配，网络为每个类输出概率或似然，在整个类中形成概率分布。软分配需要将网络的逻辑（神经网络的未归一化输出）映射到有意义的概率，以与训练集的0/1值保持一致。
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