數據集的劃分會影響模型的準確率

相同的網絡、相同的參數（學習率、epoch），如果數據集隨機劃分爲1：1，每次訓練的結果都會不一樣 如下圖，迭代100次，學習率均相同 第一次 第二次 可以發現兩次訓練的結果還是有差異的，甚至在一些訓練時模型直接崩潰，正確率始終在30%左右徘徊；

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