为什么相同的代码和数据性能显着不同? acc波动从0.5到0.99

时间:2016-12-09 08:50:04

标签: tensorflow classification deep-learning lstm

我的模式是tensorflow RNN LSTM模型,分为两类。培训数据:70000;测试数据10000. batch_size 7。

但为什么相同的代码和相同的数据(所有的东西是相同的),但结果是完全不同的。有时测试数据集的准确度为0.5,或者只是在0.5附近有一点波动;但有时它可能是0.98或0.99。我改变了droupout,学习率和优化器,但没有区别。

有人可以告诉我为什么吗?以及如何解决?非常感谢。

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