使用Adam优化器在FashionMNIST上训练逻辑回归时出错

可能是由以下几个原因引起的：

1. 数据预处理问题：在训练逻辑回归模型之前，通常需要对数据进行预处理，包括标准化、归一化、特征缩放等。如果没有正确进行数据预处理，可能导致训练出现错误。建议使用sklearn或其他数据预处理工具对数据进行预处理。
2. 模型设计问题：逻辑回归模型的设计也可能会导致训练错误。例如，模型的层数、激活函数的选择、权重初始化等都会对训练结果产生影响。建议检查模型的设计是否正确，并尝试调整相关参数。
3. 学习率问题：Adam优化器需要设置学习率来控制模型参数的更新步长。如果学习率设置得太大或太小，都可能导致训练出错。建议尝试不同的学习率进行训练，并观察训练结果。
4. 过拟合问题：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。可能是由于模型过于复杂或数据集中存在噪声导致的。可以尝试增加正则化项、减少模型复杂度或增加训练数据等方式来缓解过拟合问题。

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