LSTM训练时loss不变

如果LSTM训练时loss不变，可能有以下几个原因：

1. 学习率过小：学习率过小会导致模型收敛缓慢，甚至无法收敛。可以尝试增加学习率，或者使用自适应学习率的优化器。

2. 数据集问题：数据集可能存在问题，比如样本数量过少、数据分布不均等，导致模型无法学到有效的特征。可以尝试增加数据集的样本数量或者使用数据增强等方法。

3. 模型复杂度问题：模型过于简单或者过于复杂都会导致loss不变。可以尝试增加模型的复杂度或者减少模型的复杂度。

4. 初始化问题：模型参数的初始化可能存在问题，导致模型无法学到有效的特征。可以尝试使用其他的初始化方法，比如Xavier初始化等。

5. 训练时间不足：模型需要足够的训练时间才能学到有效的特征。可以尝试增加训练时间或者使用预训练模型进行微调。