from sklearnmodel_selection import train_test_splitfrom torchnncommon_types import _size_1_timport torchoptim as optimfrom typing import Unionimport torchimport torchnn as nnimport torchnnfunctional a

这段代码的正确率很高，可能有以下原因：

1. 数据预处理：代码对数据进行了归一化处理，可以使得模型更易于训练和收敛。

2. 网络结构：代码使用了卷积神经网络，其可以有效地提取信号特征，对于信号分类任务有很好的效果。

3. 训练技巧：代码使用了dropout和批标准化等技巧，可以有效地防止过拟合，提高模型泛化能力。

4. 优化器和学习率调度：代码使用了Adam优化器和余弦退火学习率调度器，可以使得模型更快地收敛和更好地泛化。

5. 数据集：数据集的质量也会对模型性能有很大的影响，如果数据集比较干净、标注准确，那么模型的性能也会更好。