现在的官方网站怎么做的,做窗帘网站图片,唯尚广告联盟,成都市金牛区建设和交通局网站Softmax层和全连接层 Softmax层和全连接层在深度学习模型中通常是紧密相关的#xff0c;经常一起使用。 全连接层#xff08;也称为线性层或密集连接层#xff09;是深度学习模型中常见的层之一#xff0c;它将输入张量与权重矩阵相乘#xff0c;并添加偏置项#xff0c;…Softmax层和全连接层 Softmax层和全连接层在深度学习模型中通常是紧密相关的经常一起使用。 全连接层也称为线性层或密集连接层是深度学习模型中常见的层之一它将输入张量与权重矩阵相乘并添加偏置项然后应用激活函数。全连接层的输出通常被称为“logits”它是模型对不同类别的预测结果。 在多类别分类任务中全连接层的输出需要经过Softmax层来转换为概率分布。Softmax层接收全连接层的输出作为输入并将其转化为每个类别的概率值。这样模型就可以输出每个类别的预测概率。 通常的模型结构是全连接层的输出作为Softmax层的输入Softmax层的输出作为模型的最终预测结果。这种结构可以使模型输出每个类别的概率并用于计算损失函数、进行预测和评估模型性能。 在训练过程中Softmax层的输出通常与真实标签进行比较以计算交叉熵损失Cross-Entropy Loss。然后通过反向传播算法模型的参数可以根据损失进行更新以优化模型的性能。 因此全连接层和Softmax层通常一起使用全连接层提供了模型的原始输出logits而Softmax层将其转换为概率分布使模型可以输出每个类别的预测概率并进行训练和预测。
全连接层nn.Linear() nn.Linear 是 PyTorch 中表示全连接层的类。全连接层也被称为线性层或密集连接层它将输入数据的每个元素与权重相乘并加上偏置然后将结果传递给激活函数可选。nn.Linear 类提供了一个简单的接口来定义全连接层并自动管理权重和偏置的初始化。
import torch
import torch.nn as nnm nn.Linear(20, 30)
input torch.randn(128, 20)
output m(input)
print(output.size())这段代码创建了一个具有输入维度为 20 和输出维度为 30 的全连接层 m。然后使用大小为 (128, 20) 的随机输入张量 input将其传递给全连接层 m。最后打印输出张量 output 的大小。根据输入的大小 (128, 20) 和全连接层的输出维度为 30输出张量的大小应为 (128, 30)。
全连接层之前的数据 全连接层之前的数据通常被称为特征向量feature vector或特征表示feature representation而不是特征图。特征图feature map通常指的是卷积神经网络中的中间输出它是由卷积层生成的二维或三维数组。在卷积神经网络中卷积层提取输入数据的特征并生成特征图。然后这些特征图会被展平并输入到全连接层全连接层之前的数据就是特征向量或特征表示。全连接层将特征向量映射到最终的输出类别或标签上输出的结果称为logits。
