风信子的博客

在神经网络中，线性层（Linear layer）是最基本的组件之一，它执行的是线性变换，通常用于从网络的某一层到下一层的映射。模型利用BERT的预训练表示能力，通过嵌入层、编码器层和池化层提取输入序列的特征，最后通过一个分类器层将这些特征映射到分类任务的标签空间。在这个例子中，线性层输出2个特征，这通常意味着该网络被配置为执行二分类任务（即，预测两个类别中的一个）。这些特征可能来自前一个隐藏层的输出。classifier：这是该线性层的名称或标识符，在这个上下文中，它可能表示这是一个用于分类任务的层。