本人本科不是计算机方向，但是研究生转到了这方面，就在学院里面选了一个机器学习相关的毕设项目。基本内容就是以离子电流信号作为输入，用 pytorch 搭建神经网络预测燃烧压力，当然这些都不重要。然后我们选了三种，一个隐藏层的 ANN，三个隐藏层的 DNN，然后就是 RNN。因为我自己水平有限，python 和 ptorch 全是现学现卖，基本就是跟着一个研究生学长，他写代码我学习，然后稍微修改交给他运行。最开始的时候，可能是 ANN 代码出现了问题，然后出现了偏差较大的结果。
然后学长把 ANN 和 DNN 全部修改之后，把结果给我，我发现 DNN 效果还不如 ANN，就很懵逼 。问他他说可能是激活函数饱和了，说实话不太懂。然后他现在也没太多时间修改，调试，就让我用最开始错误的 ANN 结果，这样就能形成 ANN，DNN，RNN 效果越来越好的结果。但是现在很懵，还是想解决一下这个问题。
不知道有没有大佬帮忙看一下代码，有哪里有问题，呜呜呜。
代码地址： https://github.com/xjtu-cs-gao/pytorch_models
然后学长把 ANN 和 DNN 全部修改之后，把结果给我，我发现 DNN 效果还不如 ANN，就很懵逼 。问他他说可能是激活函数饱和了，说实话不太懂。然后他现在也没太多时间修改，调试，就让我用最开始错误的 ANN 结果，这样就能形成 ANN，DNN，RNN 效果越来越好的结果。但是现在很懵，还是想解决一下这个问题。
不知道有没有大佬帮忙看一下代码，有哪里有问题，呜呜呜。
代码地址： https://github.com/xjtu-cs-gao/pytorch_models
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