我从头开始在imagenet上训练了tensorflow slim默认模型，如mobilenetv1和inceptionv2。 损失从~7减少到~2，训练似乎很好。 但使用eval_image_classifier.py的验证准确性显示为0左右。 从头开始训练的检查点用于验证准确性检查。
虽然我使用tensorflow提供的mobilenetv1预训练检查点来检查验证的准确性，但网站声称的准确率约为70％。
我还从零开始训练darknet-19，验证准确率约为60％，我在vgg16中添加批量标准化并在imagenet上训练，验证准确度也高于50％。
有谁可以告诉我为什么默认模式如mobilenetv1和inceptionv2从头开始训练显示验证的准确度大约为0？