我的CNN Keras不能正确预测，我不知道该怎么办

对于你的问题，如果你的CNN Keras不能正确预测，可能有以下几个方面的原因和解决方法：

1. 数据集问题：首先，你需要检查你的训练数据集和测试数据集是否正确。确保数据集的标签与你的预期一致，并且数据集的格式和质量都是正确的。你可以使用数据可视化工具来检查数据集的分布和特征。
2. 模型配置问题：检查你的CNN模型的配置是否正确。确保你的模型的层数、每层的神经元数量、激活函数等参数设置正确。你可以参考Keras官方文档来了解如何正确配置CNN模型。
3. 模型训练问题：你需要检查你的模型训练过程是否正确。确保你使用了正确的优化器、损失函数和评估指标。你可以尝试调整学习率、批量大小和训练轮数等超参数来提高模型的性能。
4. 数据预处理问题：在输入数据之前，你需要对数据进行预处理。确保你的数据预处理步骤正确，包括数据归一化、图像增强等操作。你可以使用Keras提供的数据预处理工具来简化这些步骤。
5. 模型调优问题：如果你的模型仍然无法正确预测，你可以尝试进行模型调优。这包括调整模型的架构、添加正则化项、使用预训练模型等方法来提高模型的性能。

总之，当你的CNN Keras不能正确预测时，你应该逐步检查数据集、模型配置、模型训练和数据预处理等方面，找出可能的问题并进行相应的调整和优化。如果问题仍然存在，你可以寻求更多的帮助，例如在相关的技术论坛或社区提问，或者咨询专业的机器学习工程师。