Torch7卷积神经网络，多输出带概率

我正在使用Torch7进行图像识别（卷积神经网络），当我使用默认模型时，即使我有4个输出类，我也只得到一个输出。生成的输出是最终决策，我想获得每个类别（4个）的概率，类似于：

类1：75％
类2：10％
类3：10％
类4：5％

这是我用于定义模型的代码：

-- 定义要训练的模型
model = nn.Sequential()

-- 阶段1：均值抑制-〉滤波器库-〉压缩-〉最大池
model:add(nn.SpatialConvolutionMM(1, 32, 5, 5))
model:add(nn.Dropout())
model:add(nn.Tanh())
model:add(nn.SpatialMaxPooling(3, 3, 3, 3))
-- 阶段2：均值抑制-〉滤波器库-〉压缩-〉最大池
model:add(nn.SpatialConvolutionMM(32, 64, 5, 5))
model:add(nn.Dropout())
model:add(nn.Tanh())
model:add(nn.SpatialMaxPooling(2, 2, 2, 2))
-- 阶段3：标准2层MLP：
model:add(nn.Reshape(64*2*2))
model:add(nn.Linear(64*2*2, 200))
--model:add(nn.Dropout())
model:add(nn.Tanh())
model:add(nn.Linear(200, 4))

谢谢您的帮助。