我在多标签分类问题中使用了sigmoid交叉熵损失函数，参考了这个教程。然而，无论是在教程中的结果还是我的结果中，输出预测都在(-Inf, Inf)范围内，而sigmoid函数的范围应该是[0, 1]。sigmoid函数只在反向传播中处理吗？也就是说，前向传递不应该压缩输出吗？

回答：

在这个例子中，输入到"SigmoidCrossEntropyLoss"层的，是一个全连接层的输出。确实，"InnerProduct"层的输出值没有限制，可以在[-inf, inf]范围内。
然而，如果你仔细检查"SigmoidCrossEntropyLoss"，你会注意到它内部包含了一个"Sigmoid"层——以确保梯度估计的稳定性。
因此，在测试时，你应该用一个简单的"Sigmoid"层替换"SigmoidCrossEntropyLoss"，以输出每个类别的预测结果。