训练卷积神经网络时，准确率突然下降50%

可能是由以下几个原因引起的：

1. 数据质量问题：检查数据集中是否存在错误的标签或者噪声数据，这可能导致模型在训练过程中学习到错误的模式，从而降低准确率。建议使用数据清洗技术或者数据增强方法来改善数据质量。
2. 过拟合问题：模型可能过度拟合了训练数据，导致在新的数据上泛化能力差。可以尝试增加正则化技术，如L1或L2正则化，dropout等来减少过拟合。
3. 学习率问题：如果学习率设置过大，模型可能无法收敛，导致准确率下降。可以尝试降低学习率，或者使用自适应学习率算法，如Adam优化器来动态调整学习率。
4. 模型复杂度问题：如果模型过于复杂，参数量过大，可能会导致训练过程中出现梯度消失或梯度爆炸的问题，从而影响准确率。可以尝试减少模型的层数或使用更浅的网络结构。
5. 训练数据分布改变：如果训练数据分布与测试数据分布不一致，模型可能无法很好地适应新的数据，导致准确率下降。建议重新评估训练数据的采样方法，确保训练数据能够代表测试数据的分布。

对于以上问题，腾讯云提供了一系列的解决方案和产品，包括：

1. 数据清洗与增强：腾讯云数据万象（Cloud Image）提供了图像识别、人脸识别等功能，可以帮助用户对图像数据进行清洗、标注和增强，提升数据质量。
2. 自适应学习率算法：腾讯云机器学习平台（Tencent ML-Platform）提供了自适应学习率优化器，例如AdaGrad和Adam，可以自动调整学习率，提高模型训练的稳定性和准确率。
3. 模型压缩和优化：腾讯云AI加速器（Tencent AI Accelerator）提供了模型压缩和优化技术，可以帮助减小模型体积和参数量，提高模型训练和推理的效率。
4. 数据分布一致性：腾讯云模型训练（Model Training）服务提供了分布式训练功能，可以帮助用户在多个节点上并行训练模型，提高训练效率和泛化能力。

通过使用腾讯云的解决方案和产品，可以有效解决训练卷积神经网络准确率突然下降的问题，提升模型的性能和稳定性。