mxnet或keras为什么会有不同的结果?

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我有自己的数据集。我想做一个分类任务。但我在Mxnet和Keras中构建了相同的符号网络。甚至优化器规则也是一样的。但结果却不同。

我的Mxnet代码在这里:enter image description here

和结果:它看起来像ramdon? enter image description here

但我的keras代码是相同的网络:enter image description here

enter image description here

但结果要好得多。在训练集中,我可以100%enter image description here

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。

希望有人可以提出一些建议。谢谢。

keras convolution mxnet
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这个问题似乎已被原始海报遗弃。

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