Kaggle Titanic数据集Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》
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两层模型
:
t
o
r
c
h
.
n
n
.
L
i
n
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r
激活函数：
R
e
L
U
+
s
i
g
m
o
i
d
D
r
o
p
o
u
t
=
0.3
交叉熵损失函数：
n
n
.
B
C
E
L
o
s
s
优化器：
o
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t
i
m
.
A
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数据集：
h
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:
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两层模型:torch.nn.Linear \\激活函数：ReLU+sigmoid \\Dropout=0.3 \\交叉熵损失函数：nn.BCELoss \\优化器：optim.Adam \\数据集：https://www.kaggle.com/competitions/titanic
两层模型:torch.nn.Linear激活函数：ReLU+sigmoidDropout=0.3交叉熵损失函数：nn.BCELoss优化器：optim.Adam数据集：https://www.kaggle.com/competitions/titanic
模型结构：
两层全连接+ dropout = 0.3 + ReLU + sigmoid
训练过程：
Submission效果：
源码：https://www.kaggle.com/code/invokeg/titanic-pytorch-linear
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