在BERT模型中在顶部添加一个全连接层作为分类器时通常会将全连接层的输出再经过softmax函数以获得每个类别的概率分布。全连接层的输出是什么

全连接层的输出是一组数值，通常是一个向量，该向量包含了模型从输入中提取的特征信息，并经过加权和和激活函数的处理。这些特征信息被用于分类任务，即将输入样本分配到不同的类别中。全连接层的输出被送入softmax函数，以获得每个类别的概率分布。

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