U-Net，损失函数在某一点后不再减少。

解决这个问题的一种方法是使用学习率调度器来降低学习率，并在损失函数不再减少时停止训练。下面是一个使用PyTorch库的示例代码：

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

# 定义U-Net模型
class UNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(UNet, self).__init__()
        # 定义网络结构...

    def forward(self, x):
        # 前向传播...

# 创建U-Net模型和损失函数
model = UNet()
criterion = nn.MSELoss()

# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', patience=5, verbose=True)

# 训练模型
best_loss = float('inf')
num_epochs = 100

for epoch in range(num_epochs):
    # 训练...
    train_loss = ...

    # 更新学习率
    scheduler.step(train_loss)

    # 保存最好的模型
    if train_loss < best_loss:
        best_loss = train_loss
        torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')

    # 损失函数在某一点后不再减少，停止训练
    if scheduler.is_converged:
        print("Loss no longer decreasing. Stopping training.")
        break

在上面的代码中，我们首先定义了U-Net模型和损失函数。然后，我们创建了一个优化器和学习率调度器。学习率调度器ReduceLROnPlateau会在损失函数不再减少时降低学习率。

在训练循环中，我们计算训练损失并更新学习率。如果当前训练损失比之前的最佳损失更小，我们保存模型的参数。最后，我们检查学习率调度器的is_converged属性，如果为True，则停止训练。

这种方法可以确保当损失函数不再减少时，训练过程会自动停止。