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Einen binären Klassifikator in PyTorch erstellen

Wir haben bereits darüber gesprochen, dass ein kleines neuronales Netz mit einer einzigen linearen Schicht, gefolgt von einer Sigmoid-Funktion, ein binärer Klassifikator ist. Dieser funktioniert genau wie eine logistische Regression.

Versuche, dieses kleine Netzwerk aufzubauen und die Ergebnisse des Klassifikators zu interpretieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in Deep Learning mit PyTorch</Kurs>
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Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

import torch
import torch.nn as nn

input_tensor = torch.Tensor([[3, 4, 6, 2, 3, 6, 8, 9]])

# Implement a small neural network for binary classification
model = nn.Sequential(
  nn.____(____),
  nn.____()
)

output = model(input_tensor)
print(output)
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