Точность снижается, но снижаются потери. Модель классификации последовательности Кераса.

Question

model=Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(n_timesteps,n_features)))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(n_outputs, activation='softmax'))
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.0001), 
metrics=['accuracy'])

У меня есть вышеупомянутая модель классификации последовательностей. Есть около 14000 классов. Форма обучающего примера - (50,59), то есть 50 строк и 59 функций. Данные делятся на партии, и точность в одной партии хорошая, но в следующей партии точность снижается.