Когда мы наблюдаем график функции потерь, который выходит на плато и перестает изменяться, это может свидетельствовать о нескольких возможных причинах. Давайте разберем каждую из предложенных вами причин по порядку:

• Ошибка в коде: Если в вашем коде есть ошибки, которые влияют на процесс обучения, это может привести к тому, что модель не будет корректно обновлять свои параметры. Однако, если вы уверены в правильности кода, то это не основная причина.
• Новые градиенты малы или равны нулю: Если градиенты становятся очень маленькими или равны нулю, это может указывать на проблему, известную как "затухание градиентов". В таком случае обновления весов модели становятся незначительными, и функция потерь перестает изменяться. Это одна из наиболее вероятных причин, почему график может выйти на плато.
• Наш нейрон научился всему, чему мог, на данной выборке: Если модель достигла максимальной производительности на данной выборке, это также может быть причиной того, что график функции потерь перестает изменяться. Это означает, что модель хорошо обучилась и больше не может улучшить свои результаты на текущих данных.
• Неправильно выбрана функция потерь: Если функция потерь не соответствует задаче, которую вы решаете, это может привести к тому, что модель не будет правильно оценивать свои результаты. Однако, если функция потерь правильно выбрана, то это не должно быть причиной стагнации графика.

В итоге, наиболее вероятными причинами, почему график функции потерь выходит на плато, являются либо малые градиенты, либо то, что модель достигла своего максимума на текущей выборке. Рекомендуется проверить размер градиентов и, возможно, попробовать изменить параметры обучения, такие как скорость обучения, или использовать более сложные архитектуры модели для улучшения результатов.