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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。