PyTorchでバイナリ分類器を作る
1つの線形層の後にシグモイド関数を置いた小さなニューラルネットワークは、バイナリ分類器でしたね。これはロジスティック回帰と同じように動作します。
この小さなネットワークを実装して、分類器の出力をどのように解釈するかを練習しましょう。
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。
import torch
import torch.nn as nn
input_tensor = torch.Tensor([[3, 4, 6, 2, 3, 6, 8, 9]])
# Implement a small neural network for binary classification
model = nn.Sequential(
nn.____(____),
nn.____()
)
output = model(input_tensor)
print(output)