训练loss下降 测试loss不变

当训练loss下降而测试loss不变时，这往往表示模型存在过拟合现象。

过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳。这是因为模型过度适应了训练数据中的噪声和随机性，导致失去了泛化能力。

常见的解决方法包括：

增加数据集：增加更多数据有助于模型学习更多的特征，更好的泛化到测试数据集。

减少模型复杂度：过拟合可能是由于模型过于复杂，学习了过多的特征，所以需要减少模型复杂度，例如减少模型参数、缩小模型等。

使用正则化技术：正则化技术可以通过添加惩罚项调整模型的训练目标，从而减少模型复杂度，如L1，L2正则化，dropout等。

提前停止训练：通过监测训练和验证误差的差异，可以在模型开始过拟合之前停止训练。

使用集成学习方法：通过将多个不同的模型合并，可以减少过拟合的风险，例如Bagging、Boosting和Stacking等方法。

以上方法可以根据过拟合的情况和数据的需求进行组合使用。