为什么二进制Keras CNN总是预测1？

二进制Keras CNN总是预测1的原因可能有以下几个方面：

1. 数据集不平衡：如果训练数据集中的正样本（标签为1）数量远远多于负样本（标签为0），模型可能会倾向于预测为1。这种情况下，可以尝试使用数据增强技术来平衡数据集，或者使用一些样本加权的方法来调整样本权重。
2. 模型设计问题：模型的架构和参数设置可能导致模型偏向于预测1。可以尝试调整模型的层数、神经元数量、激活函数等，或者尝试使用其他类型的模型（如逻辑回归、支持向量机等）进行比较。
3. 数据预处理问题：数据预处理过程中可能存在问题，导致模型无法准确学习到特征。可以检查数据预处理的步骤，包括数据归一化、标准化、缺失值处理等，确保数据的质量和一致性。
4. 损失函数选择问题：二进制分类问题中常用的损失函数是二元交叉熵（binary cross-entropy），但如果数据集存在类别不平衡问题，可以考虑使用加权的损失函数（如加权交叉熵）来平衡不同类别的重要性。

总之，解决这个问题需要综合考虑数据集的平衡性、模型设计、数据预处理和损失函数选择等方面。具体的解决方法需要根据具体情况进行调整和尝试。