环境配置： 您使用的深度学习框架、硬件设备、操作系统等信息。 以下是一些常见问题的可能解决方案，供您参考： 模型训练不收敛： 学习率过大： 尝试减小学习率。 局部最小值： 尝试使用不同的优化器（如Adam、SGD等），或者使用学习率衰减。
梯度消失或爆炸： 尝试使
用Batch Normalization、残差网络等技术。 过拟合： 数据增强： 增加训练数据的多样性。 正则化： L1/L2正则化、Dropout等。 早停： 在验证集性能不再提升时停止训练。 模型简化： 减少网络层数或神经元数量。
欠拟合： 增加模型复杂
度： 增加网络层数或神经元数量。 使用更强的特征： 提取更具有区分性的特征。 调整超参数： 尝试不同的学习率、优化器等。 训练速度慢： 硬件加速： 使用GPU或TPU加速训练。 模型剪枝： 减少模型参数量。
知识蒸馏： 利用大模型训
练小模型。 其他问题： 梯度消 WhatsApp 电话号码数据 失/爆炸： 使用ReLU激活函数、Batch Normalization等。 梯度弥散： 使用残差网络、LSTM等。 不平衡数据： 使用过采样、欠采样、Focal Loss等技术。
请您提供更详细的信
息， 。 例如，您可以这样 圣彼得堡的紧急电话号码：重要指南 描 您的问题： 我正在使用PyTorch训练一个图像分类模型，数据集包含10万张猫和狗的图片。我选择了ResNet50作为基础模型，并对其进行了微调。
我使用Adam优化器，初始
学习率为0.001，采用了余弦衰减的学习率调整策略。批次大小设置为32，训练了100个epoch。但是模型在训练过程中一直处于震荡状态，准确率很难提高。我想知道如何选择更合适的学习率调整方法，以及如何提高模型的稳定性。
