Python 加载模型后学习性能提高

我正在训练一个LSTM模型，该模型通常处于平稳状态，无法完全收敛（大约十分之一在初始运行时收敛）。然而，如果我加载预先训练好的模型，即使不调整学习率，也会立即获得巨大的学习改进。这是由什么引起的？为什么在第一次运行时，算法在60多年的时间里一直处于停滞状态，但性能却有了巨大的提高？ 我使用了默认学习率的Adam优化器

初始培训的损失函数

加载后的损失函数模型