标签： python python-3.x keras resnet
我尝试使用一种增强方法来测试它如何影响模型训练。但是，在初始阶段，验证准确性和训练准确性非常高。例如，当我使用cifar-100进行训练时，在第一个时期它获得了98％的训练准确性和90％以上的验证准确性。我想知道是否应该放慢增长速度，而不是像这样的快速增长。
我已经尝试将spark.sql.shuffle.partitions=400参数设置为weights，而不是使用None预训练权重。即使在其他项目中，我也可以看到类似的现象。
spark.sql.shuffle.partitions=400
weights
None
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