Сверточные нейросети - стр. 9
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(32*32*3, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
self.fc3 = nn.Linear(64, 1)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
x = torch.flatten(x, 1)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
x = self.sigmoid(x)
return x
# Создание экземпляра модели
model = SimpleNN()
# Обучение модели и применение Sigmoid в выходном слое
```
В этом примере мы создаем нейронную сеть с тремя полносвязными слоями. После двух скрытых слоев мы применяем ReLU в качестве функции активации, а в выходном слое – Sigmoid. Это позволяет нам получить вероятность того, что каждое изображение принадлежит классу "улыбающееся" (значение близкое к 1) или "неулыбающееся" (значение близкое к 0). Однако важно помнить о проблеме затухания градиента при использовании Sigmoid, особенно в глубоких сетях, что может затруднить обучение модели.
3. Tanh (гиперболический тангенс): Тангенс гиперболический функция также сжимает выходные значения, но в диапазон от -1 до 1. Это помогает ускорить обучение по сравнению с сигмоидальной функцией, так как выходные значения более центрированы относительно нуля.
Пример использования Tanh (гиперболического тангенса) в нейронной сети для предсказания значения некоторого непрерывного признака:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
# Загрузка и предобработка данных
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((32, 32)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
train_set = datasets.ImageFolder(root='./data/train', transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True)
# Определение архитектуры нейронной сети с Tanh в скрытых слоях
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(32*32*3, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
self.fc3 = nn.Linear(64, 1)
self.tanh = nn.Tanh()
def forward(self, x):
x = torch.flatten(x, 1)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
x = self.tanh(x)
return x
# Создание экземпляра модели
model = SimpleNN()
# Обучение модели и применение Tanh в скрытых слоях
```
В этом примере мы используем нейронную сеть с тремя полносвязными слоями. После двух скрытых слоев мы применяем ReLU в качестве функции активации, а в выходном слое – Tanh. Tanh сжимает выходные значения в диапазоне от -1 до 1, что помогает ускорить обучение по сравнению с сигмоидальной функцией, так как выходные значения более центрированы относительно нуля. Это может сделать обучение более стабильным и улучшить производительность модели.
4. Softmax: Softmax-функция обычно используется в выходных слоях для многоклассовой классификации. Она преобразует выходные значения нейронов в вероятности, суммирующиеся до 1, что упрощает интерпретацию выхода модели как вероятностей принадлежности к каждому классу.
Пример использования Softmax в нейронной сети для многоклассовой классификации изображений:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
# Загрузка и предобработка данных
transform = transforms.Compose([