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我已经在 tensorflow 中编写了一个卷积网络，其中 relu 作为激活函数，但是它不是学习的（对于 eval 和 train 数据集，损失都是恒定的）。对于不同的激活功能，一切正常。

这是创建 nn 的代码：

def _create_nn(self):
    current = tf.layers.conv2d(self.input, 20, 3, activation=self.activation)
    current = tf.layers.max_pooling2d(current, 2, 2)
    current = tf.layers.conv2d(current, 24, 3, activation=self.activation)
    current = tf.layers.conv2d(current, 24, 3, activation=self.activation)
    current = tf.layers.max_pooling2d(current, 2, 2)
    self.descriptor = current = tf.layers.conv2d(current, 32, 5, activation=self.activation)
    if not self.drop_conv:
        current = tf.layers.conv2d(current, self.layer_7_filters_n, 3, activation=self.activation)
    if self.add_conv:
        current = tf.layers.conv2d(current, 48, 2, activation=self.activation)

    self.descriptor = current

    last_conv_output_shape = current.get_shape().as_list()
    self.descr_size = last_conv_output_shape[1] * last_conv_output_shape[2] * last_conv_output_shape[3]

    current = tf.layers.dense(tf.reshape(current, [-1, self.descr_size]), 100, activation=self.activation)
    current = tf.layers.dense(current, 50, activation=self.last_activation)

    return current

self.activiation 设置为 tf.nn.relu 并且 self.last_activiation 设置为 tf.nn.softmax

损失函数和优化器在这里创建：

    self._nn = self._create_nn()

    self._loss_function = tf.reduce_sum(tf.squared_difference(self._nn, self.Y), 1)

    optimizer = tf.train.AdamOptimizer()
    self._train_op = optimizer.minimize(self._loss_function)

我尝试通过tf.random_normal_initializer(0.1, 0.1)作为初始化程序传递来更改变量初始化，但是它并没有导致损失函数发生任何变化。

如果能帮助我使这个神经网络与 ReLu 一起工作，我将不胜感激。

编辑：Leaky ReLu 也有同样的问题

编辑：我设法复制相同错误的小例子：

x = tf.constant([[3., 211., 123., 78.]])
v = tf.Variable([0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
h_d = tf.layers.Dense(4, activation=tf.nn.leaky_relu)
h = h_d(x)
y_d = tf.layers.Dense(4, activation=tf.nn.softmax)
y = y_d(h)
d = tf.constant([[.5, .5, 0, 0]])

h_d 和 y_d 内核和偏差的梯度（使用 tf.gradients 计算）等于或接近 0

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在非常不可能的情况下，某个层中的所有激活对于所有样本都可能为负。它们被 ReLU 设置为零并且没有学习进展，因为在 ReLU 的负部分中梯度为零。

使这更有可能发生的事情是一个小数据集、输入特征的奇怪缩放、不适当的权重初始化和/或中间层中的通道很少。

在这里你使用random_normal_initializerwith mean=0.1，所以也许你的输入都是负数，因此被映射到负值。尝试mean=0，或重新调整输入特征。

你也可以试试 Leaky ReLU。也可能学习率太小或太大。

于 2018-06-13T15:04:27.183 回答
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看起来问题出在输入数据的规模上。值在 0 到 255 之间时，尺度或多或少保留在下一层中，使最后一层的预激活输出具有足够大的差异，可以将 softmax 梯度降低到（几乎）0。只有类似 relu 的情况下才能观察到激活函数，因为其他，如 sigmoid 或 softsign，使网络中的值范围更小，数量级为 1 而不是数十或数百。

此处的解决方案是仅将输入相乘以将其重新缩放为 0-1，如果是字节，则为 1/255。

于 2018-06-18T21:12:16.873 回答