可能是由于训练期间的问题导致模型精度不增加。以下是可能导致此问题的一些原因和解决方案：

1.过拟合的情况

可以通过加入正则化项、增加数据集大小或者减少模型的复杂度来避免此问题。

2.学习率

可以通过修改学习率或者使用学习率调度器来解决。

3.优化器的选择

可以尝试不同的优化器，包括Adam、SGD等。

4.训练集和测试集的分布差异

可以通过查看数据集分布并尝试在模型中增加一些正则化项来解决。

以下是示例代码，展示了如何使用PyTorch来解决Accuracy不增加的问题：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0