Question

[使用CNTK＆＃39; 2.0.beta12.0＆＃39;来自python] 我正在尝试使用＆＃34; classification_error（z，label）＆＃34;来评估我的19类分类模型。并且呼叫＆＃34; trainer.previous_minibatch_evaluation_average（）＆＃34;经过培训和测试小型车。训练集上返回的平均值是＃.;。725＆＃34; （合理的）但是在测试集上返回的平均值是＆＃34; 3.875＆＃34; （混乱）。

我认为分类错误计算为每个样本的预测/标签比较的平均0或1值，所以我预计返回的平均值始终在0和1之间。

是否有人知道此错误的计算方式是否有所不同，或者是否存在可能导致此类问题的常见错误？

谢谢，罗兰。

Answer 1

这看起来像CNTK限制/错误。我使用的解决方法是通过minibatch与测试大小的比率来缩放返回的平均误差：

avgTestError = float(trainer.previous_minibatch_evaluation_average)  
# correct for CNTK bug  
avgTestError *= minibatch_size / len(xTest)

cntk avg分类错误＆gt; 1

1 个答案: