Значение функции потерь может оставаться неизменным или не уменьшаться в процессе обучения по разным причинам. Некоторые из причин могут быть связаны с неправильной настройкой гиперпараметров, недостаточным объемом обучающих данных, ошибками в архитектуре модели, проблемами с регуляризацией или слишком высокой скоростью обучения.
Для решения проблемы с невозможностью уменьшения loss и проблемой с метрикой в коде можно принять следующие шаги:
1. Проверить данные: убедиться, что данные корректно загружены и обработаны, отсутствуют выбросы или ошибки в данных.
2. Проверить модель: убедиться, что архитектура модели правильно реализована, функция потерь выбрана корректно, параметры модели настроены соответствующим образом.
3. Настроить гиперпараметры: попробовать изменить гиперпараметры модели, такие как скорость обучения, количество эпох, размер пакета и др.
4. Применить регуляризацию: добавить регуляризацию к модели для предотвращения переобучения.
5. Проверить оценочные метрики: убедиться, что используемая метрика правильно отражает качество модели и не является искаженной.
6. Использовать снижение скорости обучения: постепенно уменьшать скорость обучения в процессе обучения для более стабильного сходимости модели.
При наличии проблемы, некоторые из вышеперечисленных шагов могут помочь улучшить результаты обучения и уменьшить значение функции потерь.