均方法和降低均值的精度不同

Question

我尝试计算神经网络中学习率的准确性。我正在使用mse方法并减少均值方法。但两者都给出了一个非常不同的准确度数字。有人可以告诉我吗？

cost = tf.reduce_sum(tf.pow(y - output, 2))/(2*n_samples)
optimizer = optFunction(learning_rate).minimize(cost)

prediction = tf.equal(tf.cast(output,tf.int32), tf.cast(y,tf.int32))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(prediction, tf.float32))

mse = cost2.eval({x: X_train, y: y_train})
acc = 1-np.sqrt(mse) 
print (" Acc = ", acc)
print ("Acc = ", sess.run(accuracy, feed_dic={x: X_train, y: y_train}))

对于mse方法，resullt为89％，对于准确度为70％。这个算法有问题吗？