mxnet 또는 keras는 왜 다른 결과를 가지고 있습니까?

Question

제 데이터 세트가 있습니다. 나는 분류 작업을하고 싶다. 하지만 Mxnet과 Keras에 동일한 심볼 네트워크를 구축했습니다. 옵티 마이저 규칙조차도 동일합니다. 그러나 결과는 다릅니다.

내 Mxnet 코드는 여기에 있습니다 :

결과 : 그것은 ramdon처럼 보인다?

하지만 내 keras 코드는 동일한 네트워크입니다

하지만 결과는 훨씬 낫다. 교육 세트에서 i는 100 %가 될 수 있습니다.

동일한 네트워크 아키텍처가 있고 데이터가 동일한 이유를 여전히 알 수 없습니다. 그러나 두 프레임 간의 분류 결과가 큽니다.

누군가가 제안 할 수 있기를 바랍니다. 고마워.

Answer 1

이 질문은 원래의 포스터에서 포기한 것으로 보입니다.