Функции sigmoid и softmax
Функции sigmoid и softmax — ключевые функции активации в глубоком обучении, которые часто используются на финальном шаге нейронной сети.
- Sigmoid применяется для бинарной классификации
- Softmax применяется для многоклассовой классификации
Дан тензор выхода сети до применения функции активации. Примените подходящую функцию активации, чтобы получить итоговый результат.
torch.nn уже импортирован как nn.
Это упражнение является частью курса
Введение в глубокое обучение с PyTorch
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
input_tensor = torch.tensor([[2.4]])
# Create a sigmoid function and apply it on input_tensor
sigmoid = nn.____()
probability = ____(____)
print(probability)