Функції sigmoid і softmax
Функції активації sigmoid і softmax — ключові в глибокому навчанні. Їх часто використовують на фінальному кроці нейронної мережі.
- Sigmoid — для бінарної класифікації
- Softmax — для багатокласової класифікації
Маючи тензор попередньої активації з мережі, застосуйте відповідну функцію активації, щоб отримати підсумковий вихід.
torch.nn уже імпортовано як nn.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до Deep Learning з PyTorch
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
input_tensor = torch.tensor([[2.4]])
# Create a sigmoid function and apply it on input_tensor
sigmoid = nn.____()
probability = ____(____)
print(probability)