linear层和softmax层区别
时间: 2023-05-01 15:03:16 浏览: 455
linear层和softmax层是神经网络中不同种类的层,分别用于不同的任务。
linear层主要用于将输入数据通过权值矩阵的线性变换得到输出特征,常用于卷积神经网络中的卷积或全连接层,其输出值是未经归一化的原始特征值。
softmax层是一种激活函数,常用于分类任务中。通过对linear层的输出进行归一化,将其转化为概率分布,使得输出值属于一个指定类别的概率最大。softmax层输出的是各类别的概率分布,一般通过极大似然估计来求解分类问题。
相关问题
nn.Linear里面包含softmax
在nn.Linear中并不包含softmax函数。nn.Linear是用于定义线性层的类,它将输入数据进行线性变换,而不涉及激活函数。如果需要在线性层后应用softmax函数,可以在Sequential模型中使用nn.Softmax()类来实现。例如,可以将nn.Linear和nn.Softmax组合起来,以在模型中使用线性层和softmax激活函数。具体代码可以如下所示:
models = t.nn.Sequential(
t.nn.Linear(input_data, hidden_layer),
t.nn.Softmax(dim=1)
)
这样,在模型的最后一层线性层之后,会添加一个softmax激活函数来对输出进行归一化处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch 笔记(16)— torch.nn.Sequential、torch.nn.Linear、torch.nn.RelU](https://blog.csdn.net/wohu1104/article/details/107646744)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
卷积神经linear和softmax
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种常用于图像处理和计算机视觉任务深度学习模型。在CNN中,卷积层是一种重要的层级,用于提取输入数据的特征。卷积层通过使用滤波器(也称为卷积核)对输入数据进行卷积操作,将输入数据的局部特征与滤波器进行相乘并求和,从而得到输出特征图。
线性层(Linear layer)又称为全连接层(Fully Connected layer),是神经网络中的一种常见层级。它的作用是将输入数据与权重进行矩阵相乘,并加上偏置项,然后通过激活函数进行非线性变换。线性层通常用于将卷积层或其他层的输出进行扁平化,并将其连接到其他神经元进行进一步的处理。
Softmax函数是一种常用于多分类任务的激活函数。它将输入向量的每个元素进行指数化,并归一化为一个概率分布,使得所有元素的和为1。在CNN中,Softmax函数通常用于最后一个线性层的输出,将其转化为表示各个类别概率的输出。这样可以方便地对输入进行分类。
总结起来,卷积神经网络通过卷积层提取输入数据的特征,线性层对特征进行进一步处理,而Softmax函数用于多分类任务的输出。这些层级的组合使得CNN能够有效地处理图像和进行分类任务。
阅读全文