TensorFlow神經網絡模型不收斂的處理

緒 理論上，只要訓練樣本足夠多，神經網絡能夠擬合原始數據分佈。遇到神經網絡不收斂問題，能夠先檢查下輸入數據（歸一化，數據量）；而後，檢查模型優化方法（學習率，優化器（優先Adam這些自適應學習率））;最後是，檢查模型結構設計（模型是否太簡單，已經擬合好數據了，設計更深的網絡看loss可否再降低；）等等，歡迎補充。html 一、learning rate設大了 0.1~0.0001.不一樣模型不一樣

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