第一名 DAE 训练代码
我在这里分享我训练 DAE（去噪自编码器）模型的代码。代码链接
简而言之，该网络使用了堆叠的 Transformer 编码器，而不是典型的 linear->relu 隐藏层。我在仓库中也记录了更多关于我思考过程的文档，详情请参阅该仓库。
使用从该模型提取的特征，在 5 折交叉验证设置下，单个岭回归 可以达到 0.8412 的 RMSE。
423. Tabular Playground Series - Feb 2021 | tabular-playground-series-feb-2021
我在这里分享我训练 DAE（去噪自编码器）模型的代码。代码链接
简而言之，该网络使用了堆叠的 Transformer 编码器，而不是典型的 linear->relu 隐藏层。我在仓库中也记录了更多关于我思考过程的文档，详情请参阅该仓库。
使用从该模型提取的特征，在 5 折交叉验证设置下，单个岭回归 可以达到 0.8412 的 RMSE。