【发布时间】：2017-03-27 06:28:50
【问题描述】：
我有自己的数据集。我想做一个分类任务。但是我在 Mxnet 和 Keras 中建立了相同的符号网络。甚至优化器规则也是一样的。但结果不同。
我仍然无法弄清楚为什么有相同的网络架构和数据相同。但是，两帧之间的分类结果很大。
希望有人能给点建议。谢谢。
【问题讨论】：
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你用什么数据来训练？您使用的是什么数据迭代器？尝试调整学习率和批量大小。如果数据是公开的，我可以帮助调整参数以使您的代码正常工作。
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我自己的数据集。但我很困惑，因为在 Keras 和 Mxnet 中，我使用了相同的训练数据和验证。并且学习率都是0.1，batch size是32，一样。为什么他们有不同的结果。关于数据迭代器，在 mxnet 中我使用 mx.io.NDArrayIter
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你能提供文本形式的代码而不是图像@Luv吗？您还可以确认您正在使用的 Keras 后端吗？请参阅
$HOME/.keras/keras.json文件。
标签： keras convolution mxnet