IRIS数据集二分类场景下1D CNN准确率极低问题求助

• 训练轮次严重不足：当前仅设置epochs=2，模型还未完成有效特征学习就停止训练，是效果差的核心原因之一。IRIS二分类任务建议先将训练轮次调整到20~50区间，观察损失下降收敛趋势后再做调优。
• 损失函数与输出逻辑不匹配：你使用了nn.NLLLoss()负对数似然损失，但模型输出没有经过LogSoftmax激活，直接拼接x和1-x的操作完全不符合NLLLoss的输入要求，损失计算逻辑错误。两种修正方案可选：
  1. 输出层添加F.log_softmax激活：return F.log_softmax(T.cat((x, 1 - x), -1), dim=1)
  2. 改为更适配二分类的实现：输出单值，损失替换为nn.BCEWithLogitsLoss()，逻辑更简洁。
• 数据处理逻辑错误：
  1. 标准化顺序错误：当前在Dataset初始化时先对全量trainX做标准化，之后才过滤0、1两类标签，标准化统计量包含了被丢弃的第三类样本数据，不符合处理规范。应该先过滤标签，再对保留的训练数据拟合StandardScaler。
  2. 测试集标准化逻辑错误：测试集不能单独fit StandardScaler，必须复用训练集拟合好的scaler实例做transform，否则会出现数据分布偏移。
  3. 批次大小设置不合理：batch_size=1会导致训练过程梯度波动极大，建议调整为8~16的小批次。
• 模型架构适配问题：
  1. 卷积参数无实际作用：IRIS是4维表格数据，你用kernel_size=1的1D卷积等效于全连接层，完全没有发挥卷积的特征提取价值。如果一定要用CNN，可以将kernel_size调整为2，同时确保输入维度匹配。
  2. Dropout选型错误：nn.Dropout2d()是针对2D图像特征设计的dropout，1D数据应该使用nn.Dropout()，小样本任务建议先去掉dropout，或者设置dropout率为0.1即可。
• 训练逻辑冗余&可复现性问题：
  1. 训练循环中重复将Y_tr转成torch.long类型，完全可以在Dataset初始化时直接把标签转为long类型，避免重复操作；X_tr.unsqueeze(0)的维度调整也可以放到__getitem__中统一处理，避免训练循环维度混乱。
  2. 结果波动大主要是未固定随机种子导致的，需要给numpy、PyTorch、CUDA（若使用GPU）都固定随机种子，同时如果Dataloader开启多worker也要固定worker种子，保证每次运行的初始化、数据打乱逻辑一致。
• 验证逻辑参考性不足：二分类IRIS总共只有100个样本，9:1拆分后测试集仅10个样本，单次拆分的准确率统计误差极大，建议改用5折交叉验证来评估模型效果，结果更稳定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14924