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dev-0/out.tsv

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model.py

@@ -16,7 +16,10 @@ class Model(nn.Module):
         self.output_dim = output_dim
 
         self.fc1 = nn.Linear(self.input_dim, self.hidden_dim)
-        self.fc2 = nn.Linear(self.hidden_dim, self.output_dim)
+        self.fc2 = nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim)
+        self.fc3 = nn.Linear(self.hidden_dim, self.output_dim)
+
+        self.relu = nn.ReLU()
 
         self.criterion = nn.BCELoss()
         self.optimizer = torch.optim.SGD(self.parameters(), lr=0.01)
@@ -25,14 +28,19 @@ class Model(nn.Module):
         """Step forward learning fn"""
 
         x = self.fc1(x)
-        x = torch.relu(x)
+        x = self.relu(x)
         x = self.fc2(x)
+        x = self.relu(x)
+        x = self.fc3(x)
         x = torch.sigmoid(x)
         return x
 
     def run_training(self, X_train, Y_train, batch_size, epochs_count):
         for _ in range(epochs_count):
             self.train()
+            print(f"{Y_train.shape[0]}, {Y_train.shape[0] == self.input_dim}")
+            print(f"{Y_train.shape[0]}, {Y_train.shape[0] == self.hidden_dim}")
+            print(f"{Y_train.shape[0]}, {Y_train.shape[0] == self.output_dim}")
             for i in range(0, Y_train.shape[0], batch_size):
                 X = X_train[i: i + batch_size]
                 X = torch.tensor(X)