DNN模型添加数据标准化后损失不收敛代码问题排查

• 确认特征列未混入标签：检查df.iloc[:, 0:8]对应的列名，确认8列均为特征、未包含label列。如果标签被误加入特征输入，模型初始化阶段就能直接拿到完全匹配的规则，会出现初始损失极低、后续无法继续优化的现象，和你当前的表现完全吻合。
• 检查标准化后特征的有效性：打印X_train的最大值、最小值、标准差，确认是否存在全零列或NaN值：如果某列特征在训练集内所有取值一致，StandardScaler处理后会输出全NaN，导致模型输入无有效信息，损失全程无波动。
• 临时关闭学习率衰减回调测试：你当前配置的ReduceLROnPlateau触发门槛较低，初始损失就处于较低区间时，很容易在训练前10轮就判定验证集损失无下降，将学习率快速降到最小阈值0.0001，导致后续参数更新幅度过小，无法突破局部最优。可以先注释掉该回调，使用固定学习率0.001训练20~30轮，观察损失是否有下降趋势。
• 验证特征与标签的对应关系：重写代码过程中可能出现特征、标签顺序错位的问题，可打印前10条X_train和对应的y_train样本，确认数据对应关系无误。
• 调整初始化配置测试：如果上述排查均无问题，可以尝试修改网络层的初始化随机种子、增大第一层全连接层的维度（比如从64调整为128），排除是随机初始化恰好落在局部最优区间的小概率问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dkdlfls26