Las funciones sigmoide y softmax
Las funciones sigmoide y softmax son funciones de activación clave en el aprendizaje profundo, a menudo utilizadas como paso final en una red neuronal.
- Sigmoide para clasificación binaria
- Softmax para clasificación multiclase
Dado un tensor de salida de preactivación de una red, aplica la función de activación adecuada para obtener el resultado final.
torch.nn ya se ha importado como nn.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
input_tensor = torch.tensor([[2.4]])
# Create a sigmoid function and apply it on input_tensor
sigmoid = nn.____()
probability = ____(____)
print(probability)