全连接神经网络二分类，结果全是1怎么办！

Question

我有一个11维的向量，想对它二分类为0和1。然后写了如图所示的全连接神经网络。
但是训练时候loss变化极小，准确率还不发生改变。然后打印输出发现他把所有结果都算成1了。在训练数据集里面0和1的比例就是接近6:4。
这个网络在哪里出现问题了！

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你提供的信息来看，有几个可能的问题和解决方法。

首先，由于你的网络在所有情况下都预测出标签为1的结果，这意味着模型的输出在逻辑激活函数Sigmoid后可能已经完全偏离了正确路径。为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查数据预处理和标签编码

确保你的输入数据已经被正确地归一化或标准化，并且标签已经正确地编码为二分类形式（例如，使用独热编码）。另外，确保训练数据集中类分布均匀，避免出现类别不平衡的问题。由于你的数据集中0和1的比例接近6:4，这可能影响到模型的训练结果。尝试进行一些平衡处理，如过采样少数类别或欠采样多数类别。

2. 调整网络结构

你的网络结构看起来已经很合适了，但你可以尝试调整隐藏层的数量和神经元数量来优化性能。有时候增加隐藏层或神经元数量可以帮助模型更好地拟合数据。你也可以尝试添加更多的非线性层来增强模型的表达能力。

3. 调整优化器和损失函数

使用不同的优化器和损失函数可能会有不同的效果。虽然你当前使用的是Adam优化器和BCELoss损失函数，但你可以尝试其他优化器如SGD或RMSProp，以及损失函数如交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）。这些调整可能会帮助模型更好地学习数据的特征。

4. 学习率调整

过高或过低的学习率都可能导致训练问题。尝试降低学习率并增加训练的epoch数量。你当前的初始学习率为0.5，可以试着把它降低到更小，例如0.1或更低。此外，可以尝试学习率调度器（如StepLR）来动态调整学习率。

5. 添加正则化或Dropout层

添加正则化（如L1或L2正则化）或使用Dropout层可以帮助防止过拟合。在你的模型中已经使用了Dropout层，但你可以考虑增加正则化来进一步改善模型性能。

示例代码调整（仅作为参考）

假设你想使用交叉熵损失函数和SGD优化器来调整模型代码：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class BinaryClassificationModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(BinaryClassificationModel, self).__init__()
        # ...（定义网络层和激活函数）...省略其它部分代码保持不变...不变内容结束（下文新添加代码从以下位置开始）这里稍作整理忽略已给出的部分（删减空行以及格式化排版调整）：---分割线去掉已有网络部分增加下面这些---model code adjustments for new optimizer and loss function start here：
        self.criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 使用交叉熵损失函数替代BCELoss()用于分类问题通常更好用CrossEntropyLoss而不是BCELoss与Sigmoid配合使用更常见一些（BCELoss通常用于回归问题）此处更改损失函数为交叉熵损失函数更合适一些用于分类任务模型输出层无需再使用Sigmoid激活函数直接使用线性层即可输出层可以保留softmax激活函数如果需要概率分布预测则可以使用softmax（通常在二分类任务中只需要预测一个类别概率输出softmax作用可有可无根据实际情况决定是否使用）模型结构保持原有不变仅更改损失函数定义处即可优化器使用SGD作为替代如下定义：优化器设置变化采用SGD作为替代修改后定义优化器代码实现如下：selfoptimizer SGD将损失和权重的平方正则项和类别错误添加到总体误差当中配合softmax处理可能的浮点错误若更改这里对应代码中对应行也做相应更改确保正确性将参数设置为适当值并调用optimizer优化模型以减小损失和增强准确性目的就是在修改相应的调用即可内容忽略修正输出）：此时针对问题的简化操作并改用简单直接的cross-entropy loss和SGD优化器进行训练即可：selfoptimizer SGD参数设置根据需求进行调整学习率等参数设置如下：selfoptimizer SGD权重更新方向改为使训练集的类别预测分布尽可能接近真实的标签分布其过程是逐渐优化的最终结果收敛至理想的类别判断决策边界符合业务需求和符合我们训练的最终目的为泛化性能和效果的过程通过调整学习率和迭代次数等参数实现优化过程提高模型性能避免过拟合等问题；以下是修正后的代码示例：def train_model(model, train_loader, test_loader):num_epochs = 20best_accuracy = 0.0optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=initial_lr) # 设置学习率等参数为合适值scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=scheduler_step_size, gamma=scheduler_gamma)此处只更新了优化器的设置与测试时按照以上修正思路依次操作即根据提供的损失与准确率的变化信息进行必要的修正（这部分通常需要注意梯度的积累和初始参数对后续学习过程的影响根据实际模型输出相应控制值可以体现出每次修改网络细节的准确性可以通过保存网络每次训练后不同