假设使用 PyTorch，我训练一个神经网络来使用 2 个输出节点进行二元分类。我的输出将是 2 个张量。我怎么知道哪个张量属于 A 类，哪个张量属于 B 类？我知道第一个张量代表负类，第二个张量代表第二类，但我应该在什么时候设置这个校准？
我对多类分类有类似的问题，试图预测猫、狗、鱼或马。我为每个类使用四个输出神经元。我的前向传递输出是 4 个概率（张量）。我怎么知道哪个张量属于猫，哪个张量属于狗、鱼或马。
从定义架构到前向传递，我看不出我们在哪里分配它。我能得到解释吗？
PS：我是ML的新手
我期待并回答简单地向我解释为什么我输出的张量 A 属于 A 类而张量 B 属于 B 类。谢谢。