1. 问题重现

笔者在训练Vgg16网络时出现不收敛问题，具体描述为训练集准确率和测试集准确率一直稳定于某一值，如下图所示。

2. 可能的原因

2.1 数据问题

• 噪声数据。不平衡的数据集、含有噪声或异常值的数据可能导致模型难以学习，尝试更换数据集，出现这种问题比较难办。

• 数据预处理。确保数据质量，包括数据清洗、标准化、归一化等。
  示例：
  transforms.Normalize(mean=0.4,std=0.1)、
  transforms.Resize(size=(228,228),interpolation=InterpolationMode.BICUBIC)

• 数据增强。可以使用以下方法扩充数据集。
  随机旋转（RandomRotation）：随机旋转图像一定角度。
  随机裁剪（RandomCrop）：从图像中随机裁剪出指定大小的子图。
  水平翻转（HorizontalFlip）：水平翻转图像。
  垂直翻转（VerticalFlip）：垂直翻转图像。
  颜色变换（ColorJitter）：随机改变图像的色彩。
  调整亮度（AdjustBrightness）：调整图像的亮度。
  调整对比度（AdjustContrast）：调整图像的对比度。
  调整饱和度（AdjustSaturation）：调整图像的饱和度。

2.2 模型设计问题

• 更换模型：模型过于复杂或过于简单都可能导致不收敛。读者可以尝试将复杂的模型改为简单的模型，例如下图所示。笔者并不建议直接更换整个网络框架，因为这样工作量太大并且可能会出现新的问题。
  

• 简化：简化是指化简模型的某一部分而整体框架不变。★ 例如在Vgg16中(上图左半部分)，第一个Convolution+ReLU后输出的特征通道数为64，接着第二个Convolution+ReLU，.....等等，那么是否可以简化网络使每个Convolution+ReLU输出的特征图通道变成32？或16？或8？，这样或许有效。 ★ Vgg16每次降采样后特征图大小都是原来的1/2，那么是否可以采用降采样更大的倍数呢？即使用更大的步长(stride)。

2.3 激活函数问题

不同的模型采用不同的激活函数可能会有不同的效果，若出现不收敛状况后，不妨改变一下激活函数？
例如将Sigmod激活函数改成ReLu?或LeakyReLU？

2.4 超参数问题

• 调整DataLoader的batch_size参数，例如16、32、64、128、256等等，都尝试一下看看有没有效果。试着将DataLoader的shuffle参数改为True？
  示例：
  DataLoader(dataset=data,batch_size=16,shuffle=True,drop_last=False)

• 学习率过高或过低。★ 笔者经常使用的学习率一般为0.05、0.01、0.005、0.001、0.0005、0.0001，尝试改变试试，或许有效果呢？ ★ 尝试使用动态学习率，例如余弦退火学习率CosineAnnealingLR(下图)或其他？
  
  示例：
  torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimer, T_max=20)

• 分析学习率。可以结合学习率变化和验证集准确性调整学习率上下界，具体分析如下图所示。
  

2.5 梯度问题

梯度消失或爆炸是导致模型不收敛的常见原因。通常做法是在卷积层(Convolution)后添加批量归一化(BatchNorm)再添加激活函数(例如ReLU等)。
示例：
nn.Conv2d(in_channels=,out_channels=,kernel_size=,stride=,padding=),
nn.BatchNorm2d(num_features=),
nn.ReLU(inplace=True),

2.6 优化器选择不当

不同的优化算法适用于不同类型的问题，错误的选择可能会阻碍模型的学习过程。改变不同的优化器，例如：

1. 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent，SGD)
2. SGDM(带动量的SGD：SGD with momentum)
3. 加速梯度(Nesterov Accelerated Gradient,NAG)
4. 自适应动量优化(Adaptive Moment Estimation,Adam)
5. ..等等

示例：
torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=LEARN_RATE)

2.7 损失函数选择不当

• 二分类使用nn.BCELoss()，多分类使用nn.CrossEntropyLoss() 等等。
• 正则化技术。如L1/L2正则化、Dropout等可以防止过拟合。

3. 总结

以上是笔者学习过程中的经验，一般使用一种或多种便可解决不收敛问题，需要活学活用。