模型无法学习：自定义激活功能和/或自定义损失功能存在问题

如何解决模型无法学习：自定义激活功能和/或自定义损失功能存在问题

class QuaternionLoss(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(QuaternionLoss,self).__init__()
        
    def forward(self,output,target):
        loss = 100 * (1 - torch.dot(output.squeeze(0),target.squeeze(0)))
        return loss

class Linearnormalized(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Linearnormalized,self).__init__() # init the class 
    
    def forward(self,x):
        return linear_normalized(x)

class VGGOrientation(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VGGOrientation,self).__init__()
        self.model_vgg_orientation = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
        self.model_vgg_orientation.classifier = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(25088,256),torch.nn.ReLU(inplace=True),torch.nn.Linear(256,64),torch.nn.Linear(64,2),Linearnormalized()
        )

    def forward(self,x):
        output_orientation = self.model_vgg_orientation(x)
        return output_orientation

当我训练模型时，这就是我所拥有的（我打印出损失函数，目标和模型输出）： enter image description here

您对我的模型为什么不学习有任何想法吗？激活功能或丢失必定有问题，因为我的数据很好。实际上，我已经在TensorFlow上创建了相同的模型，并且可以正常工作。