如果在训练过程中，您的模型在评估指标方面没有改善，首先检查以下三个关键领域的问题：数据质量和格式、超参数配置和模型架构或评估设置。 这些问题都可能悄无声息地破坏训练进度，因此系统地诊断它们至关重要。
首先，与数据相关的问题通常是根本原因。 确保您的输入数据格式正确并经过预处理。 例如，标签未对齐或数据类型不正确（例如，字符串而不是数值）会阻止模型学习有意义的模式。 验证归一化或标准化是否在训练集和验证集中保持一致——如果一个数据集的缩放比例不同，模型的性能指标将不可靠。 此外，检查类别不平衡或训练数据不足。 如果一个类别在数据集中占主导地位，模型可能会因为优化大多数类别而显得“停滞”。 例如，在具有 95% 负样本的二元分类任务中，如果模型每次都简单地预测“负”，则准确率可能会提前达到稳定状态。 使用过采样、欠采样或调整损失函数中的类别权重等技术来解决此问题。
接下来，超参数调整至关重要。 一个选择不当的学习率是一个常见的罪魁祸首。 如果速率太高，模型的更新可能会超出最佳权重，从而导致不稳定或发散的训练。 如果速率太低，进度将会缓慢。 尝试学习率计划（例如，循环或基于步长的衰减）或学习率查找器等工具来识别合适的范围。 批量大小也很重要：小批量会引入噪声，而过大的批量可能会降低泛化能力。 例如，使用批量大小为 2 训练视觉模型可能会导致不稳定的更新，而批量大小为 1024 可能会导致模型记住数据。 此外，检查正则化参数，如 dropout 或权重衰减。 过多的正则化会抑制学习，而过少的正则化可能导致过度拟合，而不会改善验证指标。
最后，检查模型架构和评估过程。 一个过于简单的模型（例如，用于复杂任务的浅层神经网络）可能缺乏学习能力，而一个过于复杂的模型可能由于优化挑战而无法收敛。 例如，与更深层的基于 Transformer 的架构相比，使用单层 LSTM 进行语言翻译任务可能表现不佳。 确保各层正确连接——常见的错误包括张量形状不匹配或意外禁用梯度更新（例如，意外冻结层）。 此外，验证您的评估管道。 如果指标没有改善，请确认验证数据没有被训练样本污染，或者指标本身的计算是否正确。 例如，在目标检测中，错误实现的 IoU（交并比）计算可能会误导性地表明停滞。 此外，在数据的某个小子集上测试模型，以确认它可以过度拟合——如果不能，则可能是模型或数据管道中存在错误。
通过系统地解决这些领域（数据、超参数和架构）的问题，您可以识别并解决导致训练停滞的根本问题。