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अभ्यास

Sigmoid और Softmax फंक्शन

डीप लर्निंग में sigmoid और softmax फंक्शन प्रमुख activation फंक्शन हैं, जिन्हें अक्सर न्यूरल नेटवर्क के अंतिम चरण में उपयोग किया जाता है.

  • Sigmoid बाइनरी क्लासिफिकेशन के लिए होता है
  • Softmax मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन के लिए होता है

नेटवर्क से मिले pre-activation आउटपुट टेन्सर पर उपयुक्त activation फंक्शन लागू करें ताकि अंतिम आउटपुट प्राप्त हो सके.

torch.nn पहले से nn नाम से इम्पोर्ट किया गया है.

निर्देश 1/2

undefined XP
  • 1
    • एक sigmoid फंक्शन बनाइए और उसे input_tensor पर अप्लाई कीजिए ताकि बाइनरी क्लासिफिकेशन टास्क के लिए probability जेनरेट हो.
  • 2
    • एक softmax फंक्शन बनाइए और उसे input_tensor पर अप्लाई कीजिए ताकि मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन टास्क के लिए probability जेनरेट हो.