Keras循环产生了意外的预测结果

Question

我正在尝试在Keras中创建测试时间增加。我在测试代码而不执行任何图像增强。它遍历我的数据帧5次，并在每个循环中评估所有行。第一个循环的准确性非常好！循环2至5的准确性比循环1中的预测差10倍。flow_from_dataframe具有shuffle=False。

我还在ImageDataGenerator函数中使用适当的图像增强功能对代码进行了测试。我在拳头循环中获得了相似的结果，准确度较高，而在循环2至5中获得了10倍的较差准确度。对于为什么性能有所变化，您有何建议？订单在变化吗？

TTA_data_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
                        fill_mode='nearest')

TTA_generator = TTA_data_datagen.flow_from_dataframe(dataframe=train_df2,
                    target_size=(96,96),
                    x_col='img_path', 
                    y_col='label', 
                    class_mode="binary",  
                    batch_size=20,
                    shuffle=False)
predictions = []
predict_steps_per_epoch= len(train_df2.label) /20
for i in range(5):
   preds = final_model.predict_generator(TTA_generator, steps=predict_steps_per_epoch)
   predictions.append(preds)