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实现了一个ranknet，网络是fc-bn-fc-bn-fc-bn-fc-bn-fc-bn-fc，fc神经元的数量除了最后一层是1，其他都是32. fc没有激活，bn用的relu。 输入是 样本label永远是1，左边是pos，右边是neg，左边永远大于右边；设计是希望pos和neg走同一个上面的网络，计算出最后一层结果，然后进入margin_rank_loss，所以永远是pos-neg，然后做sigmoid和二元交叉熵logloss，最后取均值作为loss。 逻辑是，希望网络能够根据特征计算相关性得分，然后pos-neg差值越大越好。

现在问题是，训练时loss迅速降为0.001，预测时效果很差。加载训练好的模型再进行训练，loss 0.001，但是一旦bn使用全局状态（use_global_stats设为True，不更新bn参数，模拟预测），立刻loss暴涨。 辛苦帮忙看下是bn层有异常么？ 其中一层FC-bn 最后一层fc loss的构成