Coss_relation целевых переменных в нейронной сети pytorch ⇐ Python

[Anonymous]

Я хочу разработать нейронную сеть с 26 входными функциями и 20 целевыми переменными. Я использую Pytorch для построения сети. Теперь я хочу, чтобы модель также включала любые возможные связи между целевыми переменными. Вот как я построил сеть:

Код: Выделить всё

class NN(nn.Module):
def __init__(self):
super(NN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(n_features, 86)  # Input layer to hidden layer
self.norm1 = nn.BatchNorm1d(86)
self.fc2 = nn.Linear(86, 32)  # Hidden layer to hidden layer
self.norm2 = nn.BatchNorm1d(32)
self.fc3 = nn.Linear(32, 32)  # Hidden layer to hidden layer
self.norm3 = nn.BatchNorm1d(32)
self.fc4 = nn.Linear(32, output_size)
self.cross_layer = nn.Linear(output_size, output_size) # detecting the possible relation between the target variables

def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.norm1(x)
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.norm2(x)
x = torch.relu(self.fc3(x))
x = self.norm3(x)
x = self.fc4(x)
x = self.cross_layer(x)
return x

В модели есть слой cross_layer, но он не влияет на прогноз. Тогда как мне правильно построить нейронную сеть, которая сможет использовать любую возможную связь между целевыми переменными?
Я ценю любую помощь.
С уважением

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/788 ... al-network