1. Недостаточное количество данных для обучения: если модель не имеет достаточного объема данных для обучения, то она может не смочь выявить закономерности в данных и просто "застрять" на определенном уровне точности.
2. Неправильно подобранные гиперпараметры: параметры, определяющие структуру и процесс обучения модели, могут быть неправильно подобраны, что приводит к тому, что модель не может эффективно обучаться.
3. Оверфиттинг: когда модель "запоминает" обучающие данные вместо того, чтобы выявлять общие закономерности, это может привести к тому, что модель плохо обобщает на новые данные и показывает низкую точность предсказаний.
В целом, паралич нейронной сети может наступить в любой момент, если не обеспечены правильное обучение, тщательный отбор данных и гиперпараметров, а также предотвращение переобучения модели.