训练损失正在减少，但准确率保持不变

可能是由于以下几个原因：

过拟合（Overfitting）：训练模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。这可能是因为模型过于复杂，过度拟合了训练数据的噪声和细节，导致无法泛化到新的数据。解决过拟合问题的方法包括增加训练数据、减少模型复杂度、使用正则化技术等。
欠拟合（Underfitting）：训练模型无法很好地拟合训练数据，导致训练损失无法进一步减少。这可能是因为模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂关系。解决欠拟合问题的方法包括增加模型复杂度、增加特征数量、调整模型超参数等。
数据质量问题：训练数据中可能存在噪声、错误标注或不一致的问题，导致模型无法准确学习。可以通过数据清洗、数据增强、标注校正等方法来改善数据质量。
学习率过大或过小：学习率是控制模型参数更新步长的超参数，如果学习率设置不合适，可能导致训练过程无法收敛或收敛速度过慢。可以尝试调整学习率的大小，或使用自适应学习率算法来优化模型训练。
特征选择问题：训练数据中的特征可能不足以很好地描述目标变量，导致模型无法准确预测。可以通过特征工程的方法来选择、提取或构造更有意义的特征。
数据不平衡问题：训练数据中不同类别的样本数量不平衡，导致模型在少数类别上的准确率较低。可以通过采样策略（如欠采样、过采样）或类别权重调整来解决数据不平衡问题。

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