💻 PyTorch的nn.Linear()详解 📈
导读 在深度学习中，`nn Linear()` 是一个非常基础且重要的模块，它用于实现全连接层（Fully Connected Layer）。简单来说，`nn Linear()`
在深度学习中，`nn.Linear()` 是一个非常基础且重要的模块，它用于实现全连接层（Fully Connected Layer）。简单来说，`nn.Linear()` 负责将输入数据通过权重矩阵和偏置向量进行线性变换，输出新的特征表示。这种操作是神经网络中最常见的步骤之一。
首先，让我们了解它的基本结构：`torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)`。其中，`in_features` 表示输入数据的维度，`out_features` 是输出数据的维度，而 `bias` 参数决定是否添加偏置项，默认为 `True`。💡
举个例子，如果你有一组 10 维的输入数据，并希望将其映射到 5 维的特征空间，只需定义 `Linear(10, 5)` 即可。这一步骤通常会伴随着激活函数（如 ReLU 或 Sigmoid）来引入非线性，从而提升模型的表达能力。
此外，值得注意的是，在训练过程中，PyTorch 会自动更新 `nn.Linear()` 的权重和偏置参数，以最小化损失函数。因此，这一模块非常适合快速搭建复杂的神经网络架构。🚀
总之，`nn.Linear()` 是构建神经网络的基础工具，掌握它能帮助你更高效地开发深度学习项目！🌟
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