使用ImageDataGenerator时，Keras model.evaluate的准确率保持在50%

通常意味着模型出现了欠拟合（underfitting）的情况。欠拟合是指模型无法很好地拟合训练数据，导致在评估或测试时准确率较低。

可能的原因和解决方法如下：

1. 数据集规模较小：如果数据集规模较小，模型可能无法从中学习到足够的信息。解决方法可以是增加训练数据量，或使用数据增强（data augmentation）技术来生成更多的训练样本。
2. 模型复杂度不足：如果模型的复杂度不足以捕捉数据中的模式和特征，就会导致欠拟合。可以尝试增加模型的层数、节点数或引入更复杂的网络结构，以提高模型的拟合能力。
3. 学习率过高或过低：学习率是控制模型参数更新的步长，过高或过低的学习率都可能导致模型无法收敛到最优解。可以尝试调整学习率的大小，使用学习率调度器等方法来优化学习过程。
4. 特征提取不充分：如果使用的预训练模型或特征提取方法不适用于当前的数据集或任务，可能无法提取到有效的特征。可以尝试使用其他的预训练模型或自定义的特征提取方法。
5. 数据预处理不当：数据预处理过程中的缩放、归一化、标准化等操作可能对模型的性能产生影响。确保数据预处理步骤正确，并根据具体情况进行调整。
6. 随机性影响：如果模型的性能表现具有一定的随机性，可能是由于随机种子的设置不当或数据集的划分方式不合理。可以尝试固定随机种子或重新划分数据集，以减少随机性对结果的影响。

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