Python应用好莱坞明星识别之问题排查和正则化尝试

当loss和accuracy不下降时进行问题排查，主要关注以下几点：
1. 模型结构是否有问题；
2. 权重的初始化是否正确；
3. 数据和label是否正确；
4. 优化器的使用是否合理；
5. 损失函数是否正确；
6. 学习率是否过大。

在本项目中，尝试如下优化：
1. 优化器从Adm换成了Sgd；
2. 引入Dropout正则化，但出现过拟合问题时需注意Dropout设置的合理性，过大可能会导致欠拟合问题。