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二进制分类的最终线性层的输出数

是2。

在机器学习和深度学习中，二进制分类是一种常见的任务，它将输入样本分为两个互斥的类别。最终线性层是神经网络模型中的一层，用于将前面的特征提取层的输出映射到最终的分类结果。

最终线性层的输出数通常设置为2，因为二进制分类只涉及两个类别。输出数为2的最终线性层通常使用sigmoid激活函数，将输出值映射到0到1之间的概率值，表示样本属于某个类别的概率。

对于二进制分类任务，腾讯云提供了多个相关产品和服务，其中包括：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习和深度学习工具，可以用于构建和训练二进制分类模型。
腾讯云人工智能引擎（https://cloud.tencent.com/product/tencent-ai）：提供了丰富的人工智能算法和模型，包括用于二进制分类的模型，可以帮助开发者快速构建和部署二进制分类应用。
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）：提供了高性能的云服务器实例，可以用于训练和部署二进制分类模型。

总结：二进制分类的最终线性层的输出数为2，腾讯云提供了多个相关产品和服务，包括机器学习平台、人工智能引擎和云服务器，可以帮助开发者进行二进制分类任务的构建和部署。

相关搜索:Keras中二进制分类的输出层卷积层作为分类问题的输出层 Keras卷积层的输出维数使用keras ResNet50模型进行二进制分类的输出层最终层的张量输出在PyTorch中的形状错误在二进制分类的情况下，最后一个密集层中的单元数层中的线性激活函数？要进行任何分类或回归，我们需要完全连接的层作为输出层二维点提取模型，类似于最终没有激活层的分类对于使用LSTM的二进制分类，具有2个单元和softmax的输出层是理想的吗？了解分类问题BCELoss与CrossEntropyLoss的最后一层输出使用softmax激活的二进制分类始终输出1 线性回归的意外输出仅打印最终的odeint输出具有分类特征的线性回归分析带分类约束的线性优化问题如何使神经进化的输出仅为二进制数？捕获keras层的输出数的二进制诊断模型数的线性回归

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