シグモイド関数とソフトマックス関数

深層学習で重要な活性化関数である sigmoid と softmax は、ニューラルネットワークの最終段でよく使われます。

Sigmoid は二値分類向けです
Softmax は多クラス分類向けです

ネットワークからの活性化前の出力テンソルが与えられているので、適切な活性化関数を適用して最終出力を得てください。

torch.nn はすでに nn としてインポートされています。

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- シグモイド関数を作成し、input_tensor に適用して二値分類タスクの確率を生成してください。

2
- ソフトマックス関数を作成し、input_tensor に適用して多クラス分類タスクの確率を生成してください。