Чтобы полностью ответить на этот вопрос (укажите c для вашего случая), нам нужно знать, какую функцию потерь вы используете и как вы измеряете точность.
В общем, это, безусловно, может произойти по целому ряду причин. Самая простая причина проиллюстрировать это с помощью простого классификатора. Предположим, у вас есть проблема классификации с 2 классами (для простоты) и ввод $ x $ и метка (1, 0), то есть метка говорит, что она принадлежит классу 1, а не классу 2. Когда вы передаете $ x $ через свою сеть вы получите вывод: $ y = (p_1, p_2) $. Если $ p_1> p_2 $, то прогноз верен (т.е. вы выбрали правильный класс). Функция потерь может продолжаться до go до тех пор, пока $ p_1 = 1 $ и $ p_2 = 0 $ (цель). Таким образом, у вас может быть много правильных прогнозов (высокая точность), но все же есть место для улучшения вывода, чтобы лучше соответствовать меткам (пространство для улучшенных потерь).