시그모이드와 소프트맥스 함수
딥러닝에서 시그모이드와 소프트맥스 함수는 중요한 활성화 함수로, 신경망의 마지막 단계에서 자주 사용돼요.
- Sigmoid는 이진 분류에 사용돼요
- Softmax는 다중 클래스 분류에 사용돼요
네트워크에서 나온 사전 활성화 출력 텐서가 주어졌을 때, 적절한 활성화 함수를 적용해 최종 출력을 얻으세요.
torch.nn은 이미 nn으로 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
PyTorch로 배우는 딥러닝 입문
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
input_tensor = torch.tensor([[2.4]])
# Create a sigmoid function and apply it on input_tensor
sigmoid = nn.____()
probability = ____(____)
print(probability)