这通常发生在二元分类任务中。当BCE（Binary Cross Entropy）损失几乎接近于0时，但训练准确率仍然很差，可能的原因是过拟合。解决这个问题的方法可能是降低模型复杂度，例如减少隐藏层数或神经元数。同时，可以在模型中添加dropout、正则化或早期停止等技术以减轻过拟合。以下是一些减轻过拟合的代码示例：

添加dropout

model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dropout(0.2))

添加L2正则化

from keras import regularizers model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))

添加早期停止

from keras.callbacks import EarlyStopping early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2) model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.2, callbacks=[early_stop])

减少隐藏层数和神经元数

model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))