在pytorch中建立一个net模型对数据进行分类,大多数特征列的数据范围都在10的-10次方,剩下的列在10的2-3次方,怎么处理数据才能很好的训练模型?
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在每个训练周期中,我们将损失值打印出来。但是,为了确保模型在验证集上表现良好,我们还需要定期在验证集上评估模型性能。我们可以使用 `验证集策略` 为了确保模型在验证集上表现良好,我们还需要定期在验证集上评估模型性能。我们可以使用 `验证集策略` 在这个例子中,我们使用一个简单的验证集策略,每隔 100 个训练样本评估一次验证集上的性能。我们计算验证集上的损失和准确率,并将它们打印出来。这有助于我们了解模型在训练过程中的表现,并确保模型在验证集上表现良好。
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