模型权重未更新，但损失正在减少

，可能是由于以下原因：

学习率设置合理：学习率是控制模型参数更新的步长，如果学习率设置过大，可能导致模型参数在损失函数最小值附近震荡，无法收敛；如果学习率设置过小，模型参数更新缓慢，可能需要更多的迭代次数才能达到最优解。在这种情况下，可以尝试调整学习率的大小，以加快模型参数的更新速度。
损失函数选择合适：损失函数是衡量模型预测结果与真实值之间差异的指标，选择合适的损失函数可以帮助模型更好地优化。如果损失函数选择不当，可能导致模型在训练过程中无法准确地反映损失的变化。在这种情况下，可以尝试使用其他适合问题的损失函数，以提高模型的训练效果。
数据集质量问题：模型的训练结果受到输入数据的影响，如果数据集中存在噪声、异常值或者标签错误等问题，可能导致模型无法准确地学习到数据的特征。在这种情况下，可以对数据集进行清洗、预处理或者增加更多的训练样本，以提高模型的训练效果。
模型架构设计问题：模型的架构设计也会对训练结果产生影响。如果模型的层数过多、参数过多或者模型结构设计不合理，可能导致模型无法充分学习数据的特征。在这种情况下，可以尝试简化模型的结构、减少参数的数量或者使用其他更适合问题的模型架构，以提高模型的训练效果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：