怎么用激活函数激活不带卷积的层啊

Question

看我的代码的激活函数，我只会这样激活，我上面写了个全局平均池化和dropout层该怎么激活

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

你的代码看起来是在使用PyTorch框架构建一个神经网络模型。你已经有了几个卷积层以及相应的归一化和池化层，但你想知道如何在使用不带卷积的层（例如Linear层）时添加激活函数。激活函数在神经网络中用于增加非线性特性，有助于模型学习复杂的模式。下面是一个使用激活函数激活不带卷积层的例子：

首先，根据你的描述，假设你的模型在全连接层（Linear层）之前已经经过了一系列的卷积和池化操作，最后得到了一个特征向量。然后这个特征向量通过一个或多个全连接层（Linear层）进行处理，并最终通过一个输出层进行分类或回归。在每个全连接层之后，你可以添加一个激活函数来增加非线性特性。常见的激活函数包括ReLU、Sigmoid和Tanh等。这里我们使用ReLU作为例子。

在你的代码中，你的全连接层如下：

self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

你可以在fc1和fc2之后添加ReLU激活函数，如下所示：

图1和图2的代码：

x = F.relu(self.fc1(x))  # 在fc1后添加ReLU激活函数
x = self.fc2(x)  # fc2后没有激活函数，如果你需要也可以添加ReLU或其他激活函数

对于图3和图4中的代码，其中一些变量名存在错误（如poo13应为pool3），在修改后同样可以在全连接层之后添加ReLU激活函数。但请注意，通常在最后的输出层（这里是fc2）之后不使用激活函数，因为通常输出层需要根据具体的应用来决定是否使用激活函数以及使用哪种激活函数（例如，在分类任务中可能会使用Softmax函数）。另外，在构建模型时请注意代码的规范性和可读性，确保代码的语法和逻辑正确。希望这些信息能帮助你完成模型的构建。