TensorFlow实现Lasso模型，验证Loss难低于94求优化方案

• 对齐Scikit-learn的实现细节
  Scikit-learn的Lasso默认采用坐标下降法，且会自动对特征做标准化（均值为0，方差为1）（除非手动关闭normalize参数）。先检查你的TensorFlow实现是否做了完全一致的预处理：

  • 确认训练/验证集都用训练集的均值和方差做标准化，避免单独对验证集做标准化导致数据分布偏移；
  • 核对损失函数：Scikit-learn的Lasso损失为MSE + alpha * L1(权重)，注意它默认不对偏置项做正则化，所以TF里的损失计算应该是：

    mse_loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))
    l1_reg = alpha * tf.reduce_sum(tf.abs(model.layers[0].kernel))  # 仅正则化权重，不含偏置
    total_loss = mse_loss + l1_reg
    

• 调整训练策略

  • 优化器选择：Scikit-learn用坐标下降，TF里尝试用tf.optimizers.SGD替代Adam，设置初始学习率为1e-3，配合学习率衰减（如ExponentialDecay），避免后期震荡；
  • 批量大小：改用全批量梯度下降（batch_size等于训练集样本数），和Scikit-learn的优化逻辑更接近，更容易收敛到最优解；
  • 训练轮数：如果训练日志中训练Loss仍在下降但验证Loss未降低，适当增加训练轮数，同时加入早停（EarlyStopping）防止过拟合。

• 重新搜索最优alpha参数
  Scikit-learn得到的alpha=0.1是基于它的预处理和优化方式，TF环境下可能不再适用。在TF模型中重新做参数搜索，比如在[0.001, 0.01, 0.1, 0.5, 1.0]区间内遍历alpha值，找到适配当前实现的最优正则化强度。

• 验证数据一致性
  确保TF模型的训练/验证集划分、随机种子和Scikit-learn网格搜索时完全一致，避免因数据分布差异导致验证Loss基准不同。同时检查是否存在数据泄露，比如验证集参与了预处理统计量的计算。

• 排查模型结构
  确认TF模型是纯线性模型：Dense层不要添加任何激活函数，仅保留线性变换；检查是否额外添加了L2正则或其他约束，确保模型结构和Lasso的定义完全匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mael Fosso