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一次前向传播所产生的全部中间结果
PNETForwardResult
00 Remarks
除了最终的概率输出之外，这里还保留了每一层的线性变换结果 z 与激活值 a， 以及每一个深度监督预测头的 logits 与概率输出。 DeepLIFT 归因需要同时对真实输入与参考态输入做前向传播， 因此这些中间结果必须独立于模型状态保存下来（而不是只存在层对象的缓存里）。
01 Syntax
SMRUCC.genomics.Analysis.HTS.P_NET.PNETForwardResult
02 Properties
| Name | Overloads | Summary |
|---|---|---|
| Input | 1 | 输入矩阵，形状为 [N, inputSize] |
| Z | 1 | 逐层的线性变换结果 z，第 0 项为基因层 |
| A | 1 | 逐层的激活值 a = tanh(z)，第 0 项为基因层 |
| HeadZ | 1 | 逐层预测头的 logits 输出，形状均为 [N, 1] |
| HeadP | 1 | 逐层预测头的 sigmoid 概率输出，形状均为 [N, 1] |
| Probability | 1 | 最终的融合概率，等于所有预测头输出的平均值，长度为 N |
| SampleCount | 1 | 样本数量 |
03 Members
Input
输入矩阵，形状为 [N, inputSize]
Returns
输入张量
Z
逐层的线性变换结果 z，第 0 项为基因层
Returns
形状为 [N, layerSize] 的张量数组
A
逐层的激活值 a = tanh(z)，第 0 项为基因层
Returns
形状为 [N, layerSize] 的张量数组
HeadZ
逐层预测头的 logits 输出，形状均为 [N, 1]
Returns
logits 张量数组
HeadP
逐层预测头的 sigmoid 概率输出，形状均为 [N, 1]
Returns
概率张量数组
Probability
最终的融合概率，等于所有预测头输出的平均值，长度为 N
Returns
概率数组，取值范围为 (0, 1)
SampleCount
样本数量
Returns
批大小