相同的网络、相同的参数(学习率、epoch),如果数据集随机划分为1:1,每次训练的结果都会不一样

如下图,迭代100次,学习率均相同

第一次

数据集的划分会影响模型的准确率

第二次

数据集的划分会影响模型的准确率

可以发现两次训练的结果还是有差异的,甚至在一些训练时模型直接崩溃,正确率始终在30%左右徘徊;

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