如何在cntk中計算損失和度量

Question

我是cntk和python的新手。我創建了一個基於TrainResNet_CIFAR10.py的python程序來訓練（64x64x3）圖像4736和測試4個類的2180圖像。火車160次以後，我得到了損失= 0.663和公制= 29.37％。完成的評估指標= 18.94％。當我根據CNTKLibraryCSEvalExamples.cs對列車模型進行評估以測試2180圖像時，幾乎所有2180都被歸類爲一個類（第二類）。我的問題是：

1. 我假設損失是從cross_entropy_with_softmax（z，label_var）計算出來的，而metric則是使用classification_error（z，label_var）。我是否正確，他們是如何確定的？
2. 什麼意思是度量= 29.37％和評估度量= 18.94％？他們分別來自訓練和測試圖像嗎？
3. 什麼可能導致完全錯誤的評估結果？

任何幫助將不勝感激。

Answer 1

（1）是的。

（2）29.37％表示29.37％的分類是正確的。假設你正在閱讀訓練和測試數據，評估就是測試數據。 （3）確保輸入是相同的格式，我的意思是你規範化或減去你的Python中的平均值，如果是的話，那麼你需要在C＃中做同樣的操作。你可以首先使用Python運行eval並查看你得到了什麼結果？