您遇到的问题是在使用自己的小数据集（10类）训练时，准确率和测试损失在epoch 50-200之间出现震荡且几乎不变的情况。
根据代码库中的训练系统，这是一个典型的训练停滞问题。让我分析可能的原因和解决方案：
问题分析
从训练代码 tcn_pos_all.py:376-430 可以看到，训练循环中包含了动态数据重生成和学习率调度。您的问题可能源于以下几个方面：
1. 学习率调度问题
代码中使用了StepLR调度器： tcn_pos_all.py:160
对于小数据集，学习率可能衰减过快，导致在epoch 50左右就进入了过低的学习率区间。
2. 数据重生成频率
训练系统每隔一定epoch会重新生成数据： tcn_pos_all.py:380-382
对于小数据集，频繁的数据重生成可能导致训练不稳定。
3. 模型容量与数据量不匹配
从模型配置 tcn_pos_all.py:132-142 可以看到，ModernTCN模型设计用于12类分类，对于10类的小数据集可能存在过拟合。
解决方案
1. 调整学习率策略
# 减小学习率衰减频率或使用更温和的调度 lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=100, gamma=0.7) # 或使用余弦退火 lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=200)2. 修改数据重生成策略
对于小数据集，建议减少或禁用数据重生成：
# 增大重生成间隔或设置为0禁用 RE_GEN_DATA_EPOCH = 0 # 禁用数据重生成3. 调整模型配置
减少模型复杂度以适应小数据集：
- 减少层数：
NUM_LAYERS = 12（而不是24） - 减少维度：
D = 64（而不是128） - 增加dropout：
DROP_OUT = 0.3
4. 使用早停机制
从评估代码 tcn_pos_all.py:394-400 可以看到已有最佳模型保存机制，建议添加早停：
patience = 50 best_epoch = 0 if test_loss_min > loss_record["test"][-1]: best_epoch = epoch elif epoch - best_epoch > patience: break # 早停5. 数据增强
参考噪声测试代码 mynoise_test.ipynb:220-222 ，可以添加适度的数据增强来增加数据多样性。