之所以每次在测试集上的结果不同的原因持续更新中每次一个多线程练习,为什么直接运行和debug结果不一样

Pytorchevaluation每次运行结果不同的解决通常会将整个数据集分为训练集、验证集和测试集这两天跑测试图时,发现用同样的model,同样的测试图,每次运行结果不同; 经过漫长的debug发现,在net architure中有dropout,如下(4): (conv_block): Sequential( (0): ReflectionPad2d((1, 1, 1, 1)) (1): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)) (2): Instance

刚刚debug了一下,发现原因是因为测试集的样本大,标准化时选择的最大值会大于样本小的测试集,这样窗口拿出来的值就不一样,导致拟合效果就不一样训练与测试时同一组测试集结果不一致weixin_:我刚刚debug了一下,发现原因是因为测试集的样本大,标准化时选择的最大值会大于样本小的测试集,这样窗口拿出来的值就不一样,导致拟合效果就不一样训练与测试

嗯哼 想问一下怎么解决的,看了好多答案我的模型里没有BN和DROPOUT,测试集的输入也都没变过顺序,但是就是训练后保存之后测试acc90;再加载一遍模

数据增强这会导致每次输入的数据存在一定的偏差,进而导致模型预测结果的偏差数据预处理的随机操作可能导致训练集与测试集之间的差异,从而

【论文阅读】BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual RecognitionGG_B这孩子打小就聪明:你好大佬,我想问一下,训练阶段,它不同的采样器采到不同的样本,最后在累计学习部分合起来分类,两个样本的标签不一样文章浏览阅读28k次。之前每次跑完实验作测试时发现相同的模型参数,相同的模型,做完测试结果总是在变化,以为很正常但没怎么在意。今天细想参数模型数据都一

当caffe测试时同样的测试集,单次测试结果为同一类,并且每次测试结果不同1我用GoogLeNet网络训练一个二分类任务,在第一次测试的时候发现所有的0全都判成了1,所有的1全都判成了0,感觉这种情况也太扯了,是不是在测试代码中最后保存判断出错图像的代码写错了,然后开始进行检查,发现并没

咖啡因是恶魔 人工智能小白 ​ 关注 有没有可能是加载测试集的时候随机洗牌了呀?也许你先打乱了顺序然后分批测试的,这样每次分的批都不一样,结果也许会稍微有点不同。 咖啡因

经测试,每次test结果相对固定,问题解决了。我每次加载数据的时候target都是从一个由集合转成的列表里面的下标……这样就造成了每次做断点训练的时候每个样本的target都是不一样的……他只拟合了训练时候的那个target…… 文章讲述了作者在解决模型预测结果不稳定的问题时,发现并修复了数据加载过程中标签不一致的错误

Matlab 检测数值是否属于间断的多个区间内4800小白的MatSWMM使用心路(二)——用matlab修改INP文件参数/使用matlab查找txt内容并修改多行内容4021小白的MatSWMM使用心路(一)——安装试运行过程与可能常见问题的解决3597Matlab app designer 进度如果直接使用,那么在这一阶段能够调整的,只有左上角的3个值,划分验证测试集比例和定义层大小(也就是层神经元的个数,而不是层的个数),别的什么也调不了