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。
この演習はコースの一部です
PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
input_tensor = torch.tensor([[2.4]])
# Create a sigmoid function and apply it on input_tensor
sigmoid = nn.____()
probability = ____(____)
print(probability)