如何在cntk中计算损失和指标

Question

我是cntk和python的新手。我创建了一个基于TrainResNet_CIFAR10.py的python程序来训练4736个（64x64x3）图像并测试2180个4类图像。在列车160个纪元后，我得到了损失= 0.663和公制= 29.37％。完成的评估指标= 18.94％。当我基于CNTKLibraryCSEvalExamples.cs评估列车模型来测试2180个图像时，几乎所有2180都被分类为一个类（第二类）。我的问题是：

1. 我假设损失是从cross_entropy_with_softmax（z，label_var）计算的，而metric是使用classification_error（z，label_var）。我是否正确，他们如何确定？
2. 指标的平均值= 29.37％，评估指标= 18.94％？他们分别来自火车和测试图像吗？
3. 什么可能导致完全错误的评估结果？

非常感谢任何帮助。

Answer 1

（1）是的。

（2）29.37％表示29.37％的分类是正确的。假设您正在阅读培训和测试数据，则对测试数据进行评估。

（3）确保输入的格式相同，我的意思是你在python中规范化或减去均值，如果是，那么你需要在C＃中做同样的事情。你能用Python首先运行eval，看看你得到了什么结果？