变分推断（Variational Inference，VI）是常用的贝叶斯推断方法，用于近似计算后验分布。在使用VI进行模型训练时，经常出现验证损失各种波动的问题，造成模型性能不稳定，甚至出现过拟合等问题。

解决该问题的思路主要包括以下两点：

1. 调整VI的超参数：VI中超参数的选择对波动问题有很大的影响。其中，影响比较大的包括熵正则化项的系数、优化方法、优化步长等。可以通过调整这些超参数的值，减小验证损失的波动。 以下是调整熵正则化系数的代码示例：

from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from torch import optim

class VariationalInference(nn.Module):
    def __init__(self, mu, rho):
        super(VariationalInference, self).__init__()
        self.mu = mu
        self.rho = rho
        self.normal = torch.distributions.Normal(0, 1)
        
    def forward(self, input):
        epsilon = self.normal.sample(self.rho.shape).to(self.device)
        sigma = torch.log1p(torch.exp(self.rho))        
        self.sample = self.mu + sigma * epsilon
        
        kl_divergence = -0.5 * torch.sum(1 + self.rho - self.mu.pow(2) - self.rho.exp())
        return self.sample, kl_divergence

# 训练过程中添加kl_divergence系数
kl_loss_coef = 0.1
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        
        # 变分推断
        output, kl_divergence = model(data)
        
        # 计算损失值
        loss = criterion(output,