用于二分类的cnn模型，86%的val_accuracy总是返回1

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"CNN模型"是指卷积神经网络（Convolutional Neural Network）模型，它是一种深度学习模型，特别适合处理具有网格结构的数据，如图像和视频。CNN模型在图像分类、目标检测、人脸识别等领域广泛应用。

针对给出的情况，即86%的val_accuracy总是返回1，这可能有以下几个可能的原因：

1. 数据不平衡：如果数据集中的正负样本比例失衡，例如正样本占比远大于负样本，那么模型可能会倾向于预测为正样本（类别1）。在这种情况下，需要对数据集进行平衡处理，可以通过欠采样、过采样或人工调整样本比例来解决。
2. 模型设计问题：CNN模型的架构和参数设置可能不够合适，导致模型无法很好地学习和泛化。在这种情况下，可以尝试优化模型的结构，增加或减少层数、调整卷积核大小、调整激活函数等。
3. 数据预处理问题：数据预处理过程可能存在问题，导致模型对数据进行了错误的处理。例如，对图像数据进行了错误的缩放、归一化或标准化操作。需要仔细检查数据预处理的步骤，并确保其正确性。

总结：针对这个情况，我们可以通过数据平衡处理、调整模型架构和参数、检查数据预处理过程等方法来解决。然而，根据题目要求，我无法提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。希望这些解决方案对您有所帮助。