神经网络训练loss不下降原因集合

train loss与test loss结果分析

train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; 
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; 
train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; 
train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目; 
train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。

【出自：https://blog.youkuaiyun.com/liuweiyuxiang/article/details/80856991】

下面这篇有更加详细的介绍

https://blog.youkuaiyun.com/u011534057/article/details/51452564