Es gibt mehrere Gründe, warum dein PyTorch-Modell nach der Normalisierung der Daten nicht mehr funktioniert. Hier sind einige mögliche Ursachen: 1. **Falsche Normalisierung**: Wenn die Normalisierung nicht korrekt durchgeführt wurde, können die Eingabedaten außerhalb des erwarteten Bereichs liegen. Stelle sicher, dass du die Normalisierung mit den richtigen Mittelwerten und Standardabweichungen für deine Daten durchführst. 2. **Verlust von Informationen**: Bei der Normalisierung kann es passieren, dass wichtige Informationen verloren gehen, insbesondere wenn die Daten stark verzerrt sind. Überprüfe, ob die Normalisierung die Verteilung der Daten negativ beeinflusst hat. 3. **Modellarchitektur**: Möglicherweise ist die Architektur deines Modells nicht gut auf die normalisierten Daten abgestimmt. Überprüfe, ob die Aktivierungsfunktionen und die Anzahl der Schichten für die neuen Daten geeignet sind. 4. **Lernrate**: Eine zu hohe oder zu niedrige Lernrate kann dazu führen, dass das Modell nicht konvergiert. Experimentiere mit verschiedenen Lernraten, um zu sehen, ob das Modell besser funktioniert. 5. **Batch-Größe**: Eine ungeeignete Batch-Größe kann ebenfalls das Training beeinträchtigen. Überprüfe, ob die Batch-Größe für die normalisierten Daten geeignet ist. 6. **Overfitting oder Underfitting**: Es könnte sein, dass dein Modell überfittet oder unterfittet ist. Überprüfe die Trainings- und Validierungsverluste, um festzustellen, ob dies der Fall ist. 7. **Datenverteilung**: Wenn die Verteilung der Trainings- und Testdaten unterschiedlich ist, kann dies zu Problemen führen. Stelle sicher, dass die Normalisierung auf den Trainingsdaten basiert und die gleichen Parameter auf die Testdaten angewendet werden. Überprüfe diese Punkte, um herauszufinden, warum dein Modell nach der Normalisierung nicht mehr funktioniert.