swintransformer二分类模型预测结果全为一类

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的图像分类模型，它在计算效率和准确性方面取得了很好的平衡。对于Swin Transformer二分类模型预测结果全为一类的情况，可能存在以下几个原因：

1. 数据不平衡：如果训练数据中某一类别的样本数量远远多于另一类别，模型可能会倾向于将所有样本都预测为数量较多的那一类。这种情况下，可以尝试使用数据增强技术来平衡数据集，或者使用加权损失函数来调整不同类别的权重。

2. 模型设计问题：模型的架构或参数设置可能导致模型对某一类别更加敏感，从而导致其他类别的预测结果不准确。可以尝试调整模型的结构或参数，或者使用其他模型进行比较。

3. 特征表示问题：模型可能没有学习到有效的特征表示，导致无法区分不同类别。可以尝试增加模型的深度或宽度，或者使用预训练模型进行迁移学习。

4. 数据标注问题：如果数据集中存在标注错误或噪声，模型可能会受到影响。可以检查数据集中的标注是否准确，并进行必要的修正。