神经网络输出的多维向量的值总感觉怪怪的

Question

最近在用DDPG算法解决无人机的轨迹优化问题 想问下大家 为什么我的神经网络输出的多维向量的每个向量值都一样啊（输入是46维 输出的是一个4维的向量）
在网络参数更新前的刚开始的几个steps里 输出一直是下面这样子的：（网络参数更新之后 每个向量的值确实也改变了 但总感觉一开始不应该是这样的 因为开始的这些steps里 输入也是有变化的啊 为啥输出不变呢 而且每个向量的值还都一样）

Action: [array([0.5, 0.5, 0.5, 0.5], dtype=float32), array([0.5, 0.5, 0.5, 0.5], dtype=float32), array([0.5, 0.5, 0.5, 0.5], dtype=float32)]
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我的神经网络模型是这样子的：（会是因为我在输入层之后增加了一个批归一化层的原因嘛 可是不加BN层的话 输出就一直取的是边界值 其他方法比如 更改神经元数量 减少层数 改变优化器 损失函数种类这些方法都试过了 可发现结果都还是这样 没什么效果诶。。）

    def _build_model(self):
        input_obs = Input(shape=(self.state_dim,))  # 输入层 返回一个维度为self.state_dim的张量
        h = BatchNormalization(trainable=True)(input_obs)
        h = Dense(400)(h)
        h = LeakyReLU(alpha=0.1)(h)
        h = Dense(300)(h)  # 全连接层 输出维度300
        h = LeakyReLU(alpha=0.1)(h)
        h = Dense(self.action_dim)(h)  # 全连接层 输出维度self.action_dim
        h = Activation('tanh')(h)  # softmax 改为 tanh
        pred = Lambda(lambda h: (h+1)/2)(h)
 
        # RelaxedOneHotCategorical() 函数的作用？？？ 网络最终输出结果的范围？？？
        # pred = Lambda(lambda h: tf.contrib.distributions.RelaxedOneHotCategorical(0.5, probs=h).sample())(h)
 
        # 给定输入张量和输出张量 生成一个函数型模型 这里包括一个输入层和3个全连接层
        model = Model(inputs=input_obs, outputs=pred)
 
        # 用于配置训练模型 优化器：Adam 损失函数：categorical_crossentropy
        model.compile(optimizer='Adam', loss='categorical_crossentropy')
 
        return model, model.trainable_weights, input_obs

Answer 1

你是用什么数据训练你的模型？
看输出结果都是 0.5，似乎模型根本就没有训练。