概述
模型不收敛通常指模型在训练过程中无法收敛，这并不能说明模型无效，可以从以下几个方面分析。
模型不收敛的原因以及处理方法
- 数据量过大，而模型过小。
- 学习率设置过大，导致了loss震荡，进而导致模型无法收敛。
- 数据分布较为复杂，没有进行归一化设置，导致每次迭代模型都往不同的方向上优化。
- 可能出现了梯度爆炸或者梯度消失，可以看梯度消失和梯度爆炸的解决方法.
- 代码是不是有bug，导致迭代的时候优化器没有进行参数的更新。
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最后
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