输出似乎强烈表明您的一个或多个神经元死亡（或者您的两个神经元的权重超平面已经合并）。您可以看到，使用 3 个 Relu，当您收敛到更合理的解决方案时，您会在中心获得 3 个阴影分裂。您可以通过检查每个神经元的输出值来轻松验证这是否正确，以查看它是否在您的大部分样本中保持死亡。或者，您可以绘制按各自神经元分组的所有 2x3=6 神经元权重，以查看两个神经元是否塌陷到同一对权重。

我怀疑造成这种情况的一个可能原因是$x+iy$偏向一个坐标，例如$x\gg y$，在这种情况下，您将尝试重现身份，然后$abs(x+iy)\approx x$. 你真的没有什么可以做的来解决这个问题。一种选择是按照您的尝试添加更多神经元。第二种选择是尝试连续激活，如 sigmoid，或者可能是无界的，如指数。你也可以尝试 dropout（比如说，10% 的概率）。您可以在 keras 中使用常规的 dropout 实现，希望它足够聪明，可以忽略所有 3 个神经元都退出的情况。