我正在尝试创建一个神经网络模型来近似某些功能。我正在使用adam优化器来最小化损失函数。这不是我第一次尝试这样做-我之前一直在尝试简化简单函数，而不必为Adam优化器进行任何调整。
现在，对于这个特殊的问题，我尝试了2种不同的设置。唯一的区别是，一种设置具有较少的点来计算损耗，并且多层感知器的隐藏层少了1个，每层的神经元也少了。另一个具有更多的点来计算损耗，并且每层都有更多的神经元。
但是，它们两个现在仍在运行，并且停留在相同的损失函数值上，我觉得很奇怪。当然，它们达到此损失函数值的“速度”并不相同，但是仍然很奇怪，计算损失的点不同而损失值却相同。损失函数是一样的，顺便说一句。
我已经一遍又一遍地检查了我的代码-我认为我的损失函数没有任何问题。难道仅仅是亚当优化器被卡住了吗？我应该降低学习率吗？还是我也需要调整其他参数？
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