问题：Loss/Accuracy不变

今天下午跑实验2，手写的回归算法。反复检查Code没有问题，但是Loss从epoch2开始一直不变（如图）。是什么原因呢？

网上方案

经过手动排查，网上列出的原因主要有以下三种，测试了均没有效果。

学习率太大、太小

根据指数搜索策略，手动更改学习率为0.1、0.01、0.001后，loss依旧不变。

$y$和$\hat{y}$不在同一维度，发生了广播

for X, Y in train_iter:
    # the predication
    Yhat = net(X)
    # ensure y^ and y in same size
    print("Yhat",yhat.size())
    print("Y",Y.size())

手动检查，发现维数完全正确。

最后一层添加了激活函数

去除激活函数。发现仍然没有改变。

训练过程中存在命名错误

例如：dataloader命名为y，和训练过程中的y命名重复

最终解决：数据集的virance不够大（太简单了）

手动打印了梯度，发现从epoch2开始gradient矩阵为零。
最终发现原因：

• 数据集中向量的方差太小。
• 使用性质较好的Relu作为激活函数。
• 使用网络层数较多，特征学习充分
• 最终使得模型在数据集上一次收敛。

更改如下：

• 让向量均匀分布。
• 使用性质没有那么优良的Sigmoid作为激活函数。
• 减少隐藏层个数 Debug时可以直接使用线性模型进行debug
• 出现了数值不稳定错误 例如：Softmax和交叉熵分别定义可能会导致溢出
  结果：
  
  各位亲可以试一下以上方法，如果成功了，记得点个赞哦~ 也欢迎补充其它可能的原因。