我有近60万行的数据，包含26个特征。我在训练一个用于分类的神经网络，验证集上的准确率从99到25不等。在某些轮次中它达到99，而在下一轮次中有时会下降到25。这可能是什么原因导致的？

回答：

尽管你的回答很宽泛，但这可能会对你有所帮助。我在StackExchange上找到了一个很好的回答。

查看这个回答，我认为这可能是由于验证数据点的某些部分被随机分类。拥有26个不同的特征可能是一个很大的劣势——分类器可能无法找到模式，因为有些特征只是噪音，精确度不够，甚至与你的目的相悖，导致随机分类。

另一个可能的问题是你的学习率。如果学习率太低，你可能会错过损失景观中的好点。因此，根据你的运气，你可能会遇到好的或坏的点。

我的建议是进行一些数据科学工作，以找出对结果影响最大的特征。查看这篇Medium文章，以找到一些好的技术。如果这没有带来任何进展，尝试一些正则化技术，并选择一个合适的学习率。

如果什么都不奏效，请向我们提供更多关于你的数据集和训练细节的信息。