如何在cntk中计算损失和度量

Question

我是cntk和python的新手。我创建了一个基于TrainResNet_CIFAR10.py的python程序来训练（64x64x3）图像4736和测试4个类的2180图像。火车160次以后，我得到了损失= 0.663和公制= 29.37％。完成的评估指标= 18.94％。当我根据CNTKLibraryCSEvalExamples.cs对列车模型进行评估以测试2180图像时，几乎所有2180都被归类为一个类（第二类）。我的问题是：

1. 我假设损失是从cross_entropy_with_softmax（z，label_var）计算出来的，而metric则是使用classification_error（z，label_var）。我是否正确，他们是如何确定的？
2. 什么意思是度量= 29.37％和评估度量= 18.94％？他们分别来自训练和测试图像吗？
3. 什么可能导致完全错误的评估结果？

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

（1）是的。

（2）29.37％表示29.37％的分类是正确的。假设你正在阅读训练和测试数据，评估就是测试数据。 （3）确保输入是相同的格式，我的意思是你规范化或减去你的Python中的平均值，如果是的话，那么你需要在C＃中做同样的操作。你可以首先使用Python运行eval并查看你得到了什么结果？