平台期（plateau period）是指训练模型的效果在一段时间内不再提高，而是维持在一个稳定的水平。平台期的持续时间因具体任务和模型而异，通常持续数天到数周不等。

在训练模型时，平台期通常出现在训练数据的“平稳期”，即训练数据不再提供新的、有价值的信息。为了突破平台期，可以尝试以下几种方法：

1. 增加训练数据量：增加训练数据量可以提供更多的样本，帮助模型更好地泛化。

2. 调整学习率：尝试调整学习率，以加快或减缓模型的学习速度。

3. 改变训练策略：尝试改变训练策略，如使用不同的优化器、正则化方法或损失函数。

4. 使用迁移学习：使用迁移学习，将预训练好的模型或参数加载到新的任务上，以加速训练过程。

5. 使用数据增强：通过数据增强技术，如旋转、翻转、缩放等，增加训练数据的多样性，帮助模型更好地泛化。

6. 使用模型蒸馏：使用模型蒸馏技术，将大模型蒸馏成小模型，以减少计算量和训练时间。

7. 使用模型评估指标：使用模型评估指标，如准确率、召回率、F1值等，评估模型的表现，以便更好地调整模型。

希望这些方法对你有所帮助，祝你在训练模型时突破平台期！