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深度学习模型，训练过程中，经常遇到预测的结果集中在某个值，而且在学习的过程中会变，样例如下。

主要有如下解决方案

1、更换relu ->tanh 或者其他激活函数

2、更改随机种子，估计是没有初始化好，或者调整学习率试试

3、输入的数据没有标准化，考虑对输入的特征进行分bin or标准化处理

4、增加drop out ,增加 batch normal，增加正则等

class ModelBNDropout(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, class_nums=2):
        super(ModelBNDropout, self).__init__()
        
        self.model=nn.Sequential() #序列化模块构造的神经网络
        
        # 第一层 
        self.model.add_module('linear1',nn.Linear(input_size, 1024 )) #卷积层
        self.model.add_module('relu1', nn.ReLU()) #激活函数使用了ReLu
        self.model.add_module('bnorm1', nn.BatchNorm1d(1024))
        self.model.add_module('drop1', nn.Dropout()) 
 

#             L1 = 0
#             L2 = 0
#             for name,param in model.named_parameters():
#                 if 'bias' not in name:
#                     L1 += torch.norm(param, p=1) * 1e-5
#                     L2 += torch.norm(param, p=2) * 1e-3

5、使用其他模型的参数，进行权重初始化

model = torch.load('data/ckpt_xxx.model')

model_drop.fc1 = model.fc1
model_drop.fc2 = model.fc2
model_drop.fc3 = model.fc3
model_drop.fc4 = model.fc4
model_drop.fc5 = model.fc5
 

6、设置初始化函数

# # for m in model_drop.modules():
# #     if isinstance(m, nn.Linear):
# #         print('before',m.weight)
# #         torch.nn.init.kaiming_uniform_(m.weight)
# #         print('after',m.weight)
# #         nn.init.normal_(m.weight, mean=0, std=1)
# #         nn.init.zeros_(m.bias)
# print(model_res)

7、模型是不是在输出的时候加了一层sigmoid激活函数

8、终极大法：

获取模型的子模块，进行预测，看看哪一步出现 or 在每一层layer打印日志，看看在哪个层出现数据集中的情况，修该对应的层的网络结构or激活函数。

model_drop = ModelDropOut(input_size, class_nums=2)
model_drop = model_drop.to(device)

for m in model_drop.modules():
    print(m)