二分类精度一直在50%左右波动的可能原因

1. label划分错误，请检查训练集或测试集label是否全部划分为同一类，比如[000000000000000000]；

2. 两类没有均匀分散，比如label分布为[111111111111111000000000000]，在加载时模型可能朝着1类进行拟合，如果学习率是递减的，那么很容易陷入局部极值；

3.数据没有标准化（又叫Z-Score，Normalize），也即是减去均值再除以标准差，使其满足正态分布；

4. 交叉熵损失函数使用错误，在pytorch中，多分类使用nn.CrossEntropyLoss()，二分类使用nn.BCELoss()，如果交叉熵损失函数使用错误，将导致不能正确拟合，并且也不会抛出error。

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2. 两类没有均匀分散，比如label分布为[111111111111111000000000000]，在加载时模型可能朝着1类进行拟合，如果学习率是递减的，那么很容易陷入局部极值；

3.数据没有标准化（又叫Z-Score，Normalize），也即是减去均值再除以标准差，使其满足正态分布；

4. 交叉熵损失函数使用错误，在pytorch中，多分类使用nn.CrossEntropyLoss()，二分类使用nn.BCELoss()，如果交叉熵损失函数使用错误，将导致不能正确拟合，并且也不会抛出error。

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