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Tensorflow-Keras CNN图像分类器准确率始终为50%

TensorFlow-Keras是一个深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。CNN（卷积神经网络）是一种常用的神经网络架构，特别适用于图像分类任务。准确率始终为50%可能是由于以下原因：

数据集问题：准确率低可能是因为数据集的质量不高或者数据集的样本数量不足。在图像分类任务中，需要足够多且具有代表性的样本来训练模型，以提高准确率。
模型设计问题：CNN模型的设计可能存在问题，例如网络层数不够深或者网络结构不合理。可以尝试增加网络的深度或者调整网络结构，以提高模型的表达能力和准确率。
参数调整问题：模型的训练参数可能没有经过充分的调整。例如学习率、批量大小、优化器等参数的选择会对模型的训练效果产生影响。可以尝试调整这些参数，以找到更好的组合。
数据预处理问题：图像数据的预处理过程可能存在问题。例如，图像的尺寸、亮度、对比度等特征可能没有得到合适的处理。可以尝试对图像数据进行归一化、裁剪、旋转等预处理操作，以提高模型的准确率。
模型训练问题：模型的训练过程可能存在问题，例如训练时间不足、过拟合等。可以尝试增加训练时间、使用正则化技术等方法来改善模型的训练效果。

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请注意，以上仅为一般性的建议，具体问题具体分析，需要根据实际情况进行调试和优化。

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