cntk平均分類錯誤> 1

Question

[使用python的CNTK'2.0.beta12.0']我正在嘗試使用“ classification_error（z，label）”評估我的19類分類模型，並在訓練和測試小型批次之后調用“ trainer.previous_minibatch_evaluation_average（）”。 訓練集返回的平均值為“ .725”（合理），而測試集返回的平均值為“ 3.875”（令人困惑）。

我認為分類誤差的計算方法是每個樣本的預測/標簽比較的平均值0或1，因此我希望平均返回的平均值始終在0到1之間。

有誰知道此錯誤的計算方式不同，還是可能導致此類問題的常見錯誤？

謝謝，羅蘭。

Answer 1

這看起來像CNTK限制/錯誤。 我使用的解決方法是按minibatch與測試大小的比率來縮放返回的平均誤差：

avgTestError = float(trainer.previous_minibatch_evaluation_average)  
# correct for CNTK bug  
avgTestError *= minibatch_size / len(xTest)