网络损失停滞在应迅速降至零的地方。

要解决“网络损失停滞在应迅速降至零的地方”的问题，可以尝试以下几个方法：

1. 调整学习率：学习率是一个重要的超参数，可以影响模型的收敛速度。如果网络损失停滞在一个较高的值，可以尝试将学习率减小，以使模型更慢地更新权重。例如，可以使用学习率衰减或动态学习率调度器来逐渐降低学习率。

示例代码：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau

# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True)

# 在每个训练周期后更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = train(model, train_loader, optimizer, ...)
    val_loss = validate(model, val_loader, ...)
    scheduler.step(val_loss)

2. 增加训练数据量：较小的训练数据集可能导致模型过拟合，从而使网络损失停滞。可以尝试增加训练数据量，以提高模型的泛化能力。

3. 数据预处理和增强：通过对训练数据进行预处理和增强，可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。例如，可以进行数据归一化、随机裁剪、旋转和翻转等操作。

4. 改变网络结构：如果网络损失停滞，可能是因为网络结构不够复杂或不适合解决特定问题。可以尝试改变网络结构，增加网络的深度、宽度或添加更多的隐藏单元。

5. 增加训练迭代次数：增加训练的迭代次数可能有助于模型更好地拟合训练数据，从而降低网络损失。

示例代码：

num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = train(model, train_loader, optimizer, ...)
    val_loss = validate(model, val_loader, ...)

请注意，这些方法并不一定都适用于所有情况。解决网络损失停滞问题可能需要根据具体情况进行调试和优化。