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  3. Introduction au Deep Learning avec PyTorch
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道练习

Les fonctions sigmoid et softmax

Les fonctions d'activation sigmoid et softmax sont essentielles en deep learning et servent souvent d'étape finale dans un réseau de neurones.

  • Sigmoid pour la classification binaire
  • Softmax pour la classification multiclasse

Étant donné un tenseur de sortie préactivation d'un réseau, appliquez la fonction d'activation appropriée pour obtenir la sortie finale.

torch.nn a déjà été importé sous le nom nn.

说明 1/2

undefined XP
  • 1
    • Créez une fonction sigmoid et appliquez-la à input_tensor pour générer une probabilité dans une tâche de classification binaire.
  • 2
    • Créez une fonction softmax et appliquez-la à input_tensor pour générer une probabilité dans une tâche de classification multiclasse.