神经网络有时无法收敛的原因与学习率、数据质量或模型架构有关。收敛取决于网络调整其参数以最小化损失函数的能力，但诸如选择不当的超参数、不足或嘈杂的数据或不适当的层设计等因素可能会阻止这一点。例如，学习率设置得太高可能会导致更新超出最佳值，而设置得太低可能会使训练变得非常缓慢。同样，未归一化或包含不相关特征的数据可能会使优化过程混乱，从而导致不稳定或停滞的训练。
一个常见的例子是在没有归一化像素值的情况下，在图像数据上训练卷积神经网络 (CNN)。如果像素强度范围从 0 到 255 而没有缩放，则某些通道（如红色）中的较大值可能会主导梯度，导致不稳定的权重更新。另一个问题出现在不平衡的数据集上——例如，一个分类任务，其中 95% 的训练示例属于一个类别。网络可能会“放弃”学习少数类别的有意义的特征，而是预测多数类别，从而导致验证准确率停滞不前。此外，数据中的异常值（例如，错误标记的图像）可能会误导梯度，导致损失波动而不是稳定下降。
学习率配置错误尤其重要。例如，对深度网络中的所有层使用固定速率可能不起作用，因为与后面的层相比，前面的层通常需要较小的更新。像 Adam 这样的现代优化器会根据每个参数调整速率，但即使这样，如果初始速率选择不当，也会失败。开发人员可能会观察到，在多个 epoch 中，损失会振荡（高速率）或几乎没有变化（低速率）。一种实用的方法是从学习率查找器开始：在测试运行期间逐渐增加速率，并监控损失趋势，以在完全训练之前识别合适的范围。
另一个主要原因是网络架构不足。如果模型太浅或缺乏捕获数据中模式的能力，它可能会提前停滞。例如，使用单个密集层对高分辨率图像进行分类可能会失败，因为模型无法学习像边缘或纹理这样的分层特征。相反，过度复杂的架构（例如，对于简单问题来说，层过于深）会导致梯度消失，因为更新在通过许多层进行反向传播时变得微不足道。这在使用 sigmoid 等激活函数的网络中很常见，这些激活函数对于极端输入具有小梯度，导致更靠近输入的层停止学习。
权重初始化也起着作用。将所有权重初始化为零会产生对称性——同一层中的神经元以相同的方式更新，阻止它们区分特征。使用 He 或 Xavier 初始化（根据输入/输出单元的数量缩放权重）有助于避免这种情况。例如，在基于 ReLU 的网络中，He 初始化确保梯度在早期训练期间保持稳定。跳过深度网络中的批量归一化也会阻碍收敛，因为未归一化的层输入可能会将激活推入梯度消失的区域（例如，sigmoid 函数的平坦部分）。
一个具体的例子是训练用于文本生成的循环神经网络 (RNN) 而不使用像梯度裁剪这样的技术。长序列可能导致梯度爆炸，其中更新变得非常大，导致数值不稳定。开发人员可能会看到损失在训练期间突然飙升至 NaN（非数字）。同样，在 10 层网络中使用错误的激活函数（如 sigmoid）会导致梯度在反向传播期间呈指数收缩，从而使早期层无法训练。切换到 ReLU 或其变体（Leaky ReLU、GELU）通常可以缓解这种情况。
最后，优化挑战和特定于数据的问题可能会导致收敛停滞。优化器的选择很重要：虽然 Adam 可以动态调整学习率，但与带有动量的 SGD 相比，它可能在某些任务上的泛化能力较差。例如，使用 Adam 微调预训练的视觉模型可能会导致快速的初始进展，但最终的准确率低于标准，因为自适应方法可能会过度拟合小数据集中的噪声。此外，不充分的正则化（例如，没有 dropout 或 L2 惩罚）允许模型记住训练数据而不是学习一般模式，从而导致验证损失停滞或增加。
像小数据集或不正确的标签这样的数据问题同样重要。在仅 100 个样本上训练一个 10 类问题的神经网络很可能会因缺乏不同的例子而无法收敛。同样，如果 30% 的标签不正确（例如，将猫错误地标记为狗），模型会学习不正确的关联，从而导致训练期间的混乱。像数据增强（旋转图像、添加噪声）或标签平滑这样的技术可能会有所帮助，但必须首先解决基础数据质量问题。开发人员应该在训练之前可视化数据分布并审核标签。
在实践中，调试收敛问题需要系统的检查。例如，如果损失没有减少，首先要验证数据加载（输入是否正确预处理？），然后在数据的子集上测试一个较小的模型以隔离问题。像 TensorBoard 这样的工具可以可视化跨层的梯度分布——如果接近零的梯度占主导地位，则表明梯度消失。根据这些见解调整架构、切换优化器或改进数据管道通常可以解决收敛问题。