Причины того, что ошибка не изменяется со временем, могут быть разными. Некоторые из возможных причин могут быть:
1. Недостаточное количество обучающих примеров: если ваш датасет недостаточно большой, нейронная сеть может не иметь достаточного количества данных для обучения и, следовательно, не сможет улучшить свою производительность со временем.
2. Неверная архитектура нейронной сети: некорректно выбранная архитектура нейронной сети также может привести к невозможности улучшения результатов со временем.
3. Некорректные гиперпараметры: параметры обучения, такие как темп обучения и количество эпох, могут быть установлены неоптимально, что также может привести к проблемам с обучением.
Для исправления ошибки обучения нейронной сети на предоставленном датасете и улучшения процесса обучения и предсказания результатов можно предпринять следующие действия:
1. Увеличить объем обучающих данных: попробуйте добавить больше данных в ваш датасет для обучения нейронной сети.
2. Изменить архитектуру нейронной сети: попробуйте различные архитектуры нейронной сети, чтобы найти наилучшую для вашей задачи.
3. Настроить гиперпараметры: экспериментируйте с различными значениями темпа обучения, количества эпох и других гиперпараметров, чтобы найти оптимальные значения для вашей модели.
4. Регуляризация: добавьте методы регуляризации, такие как dropout, L1 или L2 регуляризация, чтобы предотвратить переобучение модели.
5. Используйте аугментацию данных: примените методы аугментации данных, чтобы создать дополнительные вариации ваших обучающих данных и улучшить работу модели.
Применение вышеперечисленных методов должно помочь улучшить результаты обучения нейронной сети на предоставленном датасете и повысить качество предсказаний.