在许多深度学习的二元分类示例中

为什么使用线性层？我一直在网上寻找关于使用线性层原因的信息

例如：

https://github.com/StatsGary/PyTorch_Tutorials/blob/main/01_MLP_Thyroid_Classifier/PyTorch_Binary_From_Scratch.py

https://hutsons-hacks.info/building-a-pytorch-binary-classification-multi-layer-perceptron-from-the-ground-up

回答：

线性层只是全连接层的另一种（在数学上略有不准确的）名称，是神经网络中最标准、最经典且在某种意义上最强大的构建模块。完全由全连接层构建的网络是通用逼近器，因此是任何类型研究的一个良好起点。