UCI上面找的训练集的输入是连续的，而标签是离散的，我见别人的LOSS都是持续下降到0.00几的，我这个把学习率调到0.001，激活函数是sigmoid，但还是在1.几和0.几之间徘徊，这是正常现象吗？不是的话是哪里出问题了？
跪求大佬解答！！
这个和你数据本身的可学习性，模型的性能都有关系。比如说你的数据噪声很多，根本没有可预测性，那么你的loss肯定学来学去都很大。
所以你必须首先找到一个标准的数据样本，比如minist，imgnet等，然后使用和参照一样的模型，然后调整参数，才有对比的价值。