为什么我写的神经网络训练loss不下降

神经网络训练loss不下降可能有以下几个原因：

学习率过大或过小：学习率是控制参数更新程度的因素，如果学习率过大，可能会导致参数被更新过度，无法收敛；如果学习率过小，可能会导致收敛速度过慢，需要更多的迭代次数才能达到较好的结果。建议尝试不同的学习率，找到最佳的值。
数据集不足：数据集不足可能会导致模型无法从数据中学习到足够的信息，从而无法达到较好的效果。建议增加数据集的大小或进行数据增强。
模型架构不合理：模型架构的设计可能会影响模型的性能。如果模型过于简单，可能会导致欠拟合；如果模型过于复杂，可能会导致过拟合。建议对模型进行调整和优化，找到最佳的模型架构。
梯度消失或梯度爆炸：神经网络在进行反向传播时，梯度可能会出现消失或爆炸的情况。梯度消失可能会导致参数无法得到更新，无法收敛；梯度爆炸可能会导致参数更新过快，无法收敛。建议使用不同的权重初始化方法或梯度裁剪等方法来解决梯度消失或梯度爆炸的问题。
过拟合：如果模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现差，可能是因为过拟合。过拟合可能是因为模型过于复杂或数据集过小。建议使用正则化方法或增加数据集大小等方法来解决过拟合的问题。