Pytorch中CNN图像回归问题预测值都一样

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Pytorch中CNN图像回归问题预测值都一样

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上网也查阅了许多资料，然后对比各种方法都试了一遍，归结为以下几点：
1、出现预测值都一样的情况，一般都是在某一层梯度消失了，然后导致输入到下一层的参数为0，再而后面的值都是一样的。
2、可以添加代码来查看网络训练时的参数变化

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 for parameters in net.parameters():
   		 print(parameters)

3、解决方案：
①在每个卷积层之后添加bn层，也要在linear层和激活层之间添加bn层，目的是对隐藏层输入数据进行归一化。
②初始化网络参数，指的是对卷积层和线性层的操作。
③在forward中先针对卷积层之后的bn层，添加maxpool层和激活函数，再是对linear层之后的bn层添加激活函数。
④注意前面的激活函数都用sigmoid，最后一层用relu。