学生心理分类
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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