在PyTorch中训练全连接层时，有几个关键点需要注意，以确保模型能够高效、稳定地训练。以下是一些主要注意事项：
- 参数初始化：选择合适的权重初始化方法，如Xavier或He初始化，有助于加速收敛并提高模型性能。
- 正则化和防止过拟合：使用L1或L2正则化、Dropout等技术防止过拟合，提高模型的泛化能力。
- 激活函数的选择：根据任务需求选择合适的激活函数，如ReLU、Sigmoid或Tanh，以引入必要的非线性。
- 批处理大小和学习率：合理设置批处理大小和学习率，以平衡训练速度和模型性能。
- 数据预处理：对数据进行归一化等预处理步骤，以提高训练稳定性和性能。
- 避免NaN损失：在训练过程中检查并处理损失值为NaN的情况，可能是由学习率过高或数据不规范引起的。
通过遵循这些注意事项，可以显著提高全连接层训练的效果和效率。