TensorFlow神經網路模型不收斂的處理
1、learning rate設大了
0.1~0.0001.不同模型不同任務最優的lr都不一樣。
我現在越來越不明白TensorFlow了，我設定訓練次數很大的時候，它一開始就給我“收斂”到一個值，後面的值都一樣。
2、歸一化
一般需要事先對資料進行 歸一化、標準化。歸一化是把所有的列都放到同一標準， 比如 每列減去 該列的均值。
標準化是，對各列之間的波動範圍壓縮到一定區間，比如 每列除於該列的標準差。
python sklearn 的 StandardScaler 可以實現歸一、標準化。
參考：
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