如果目标值的范围为0~2，那么神经网络训练模型的激励函数该怎么选取

如果目标值的范围为0~2，我们可以选择sigmoid函数或softmax函数作为神经网络训练模型的激励函数。 sigmoid函数将输入映射到0~1之间，可以用于二分类问题或将输出转化为概率值。在本题中，我们可以将sigmoid函数稍作修改，使其将输入映射到0~2之间，以适应目标值的范围。 softmax函数则可以将多个输出映射到0~1之间，并且归一化后的输出值之和为1，常用于多分类问题。在本题中，我们可以将输出层的神经元数设置为3，分别对应贫困程度等级0、1、2，然后使用softmax函数作为激励函数。 需要注意的是，在选择激励函数时，还需要考虑模型的结构和优化算法等因素，以确保模型的稳定性和收敛速度。