loss 基本稳定，acc 一直抖动，如何优化？

1. 模型可能已经学不到东西了

• loss 没有明显下降趋势，而是在震荡，说明模型容量不足（太简单了，比如你之前那个 Linear/Conv1d 简单模型），只能学到一些“均值预测”之类的模式。

• acc 上下抖动，说明模型预测接近随机，学不到稳定的决策边界。

2. 数据问题

• 如果数据分布不均衡（比如某些类别样本远多于其他类别），模型可能只会学会预测大多数类，导致 loss 稳定但 acc 偶尔波动。

• 如果数据噪声大、标签有问题，也会导致 loss 下降受限。

3. 优化问题

• 学习率可能过大或过小：过大 → loss 抖动；过小 → loss 降不下去。

• batch size 太小，梯度估计噪声大 → loss、acc 抖动。

4. 模型设计问题

• 你这个 linear 或 简单1D卷积 可能不足以捕捉时序依赖，最后只能学到一个“平滑”的模式，无法提升 acc。

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✅ 建议优化方向：

1. 确认数据

   • 看训练集 / 验证集 / 测试集标签分布是否均衡。

   • 打印预测结果，看是不是只预测某一类。

2. 调整超参数

   • 尝试调低学习率，比如从 1e-3 → 5e-4 → 1e-4。

   • batch size 如果太小，可以适当增大，减少梯度波动。

3. 换更强的模型结构

   • 在时序任务里，简单 linear/conv1d 往往不够用。

   • 可以尝试 TCN (Temporal ConvNet)、Transformer Encoder 或者 LSTM/GRU。

4. 加正则化和 early stopping

   • 防止模型过早陷入局部最优。

   • 使用 ReduceLROnPlateau 这种学习率调度器，让 loss 停滞时自动调低学习率。