Funcțiile sigmoid și softmax
Funcțiile sigmoid și softmax sunt funcții de activare esențiale în învățarea profundă, folosite adesea ca ultimul pas într-o rețea neuronală.
- Sigmoid este folosită pentru clasificarea binară
- Softmax este folosită pentru clasificarea multi-clasă
Pornind de la un tensor de ieșire pre-activare al unei rețele, aplică funcția de activare potrivită pentru a obține rezultatul final.
torch.nn a fost deja importat ca nn.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în Deep Learning cu PyTorch
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
input_tensor = torch.tensor([[2.4]])
# Create a sigmoid function and apply it on input_tensor
sigmoid = nn.____()
probability = ____(____)
print(probability)