psychological_prediction

学生心理分类

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wangchunlin b1ad75ee16 加入4个类别分类结果		3 years ago
data	可以实现是和否的二分类，支持交叉验证，softmax支持多分类，但具体没有调试好，二分类没有问题，检测准确度为0.9	3 years ago
ArtificialClassification.py	加入4个类别分类结果	3 years ago
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nn.BCEWithLogitsLoss()和nn.CrossEntropyLoss()最后一层都不需要激活函数，这两个函数中都带有激活函数的计算，softmax函数如果被执行两次，可能会数据溢出精度

样本需要先归一化，特别是sigmoid输出时，否者也会溢出，反正会出问题

增加中间的神经元数量可以提高效果，1%到2%的提升

使用nn.BCEWithLogitsLoss()函数时，计算每一次训练的准确度，需要手动sigmoid一次

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