在卷积神经网络中, x经过激活后,没有经过sigmoid或者softmax处理的"东西",如以下forward函数返回值就是logits
w1, b1 = torch.randn(200, 784, requires_grad=True),
torch.zero(200, requires_grad=True) #ch_out,ch_in 784=28x28
w2, b2 = torch.randn(200, 200, requires_grad=True),
torch.zero(200, requires_grad=True)
w3, b3 = torch.randn(10, 200, requires_grad=True),
torch.zero(200, requires_grad=True)
def forward(x):
x = x@w1.t() +b1#b1是[200]
x = F.relu(x)
x = x@w2.t() + b2
x = F.relu(x)
x = x @ w3.t() + b3
x = F.relu(x)
return x
最后
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