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关于ACC和R@5的问题 #297
Comments
@ChesonHuang 我get到你的意思,但是我用的数据集中一张图片只对应一个image_ids,train、valid和test都是如此,而在fitfune过程中ACC是显示80多的,我用R@1计算出来更低只有0.几分,下面是我的训练记录和对应的json情况。 |
请问你的参数设在是怎样的 |
@ChesonHuang @keminze |
你好,我遇到了同样的问题,请问您发现错误 解决了吗? 感谢! |
建议你在 cn_clip/eval/evaluation.py 或 cn_clip/eval/evaluation_tr.py, 打印下 ground_truth_ids 和 top10_pred_ids 看看,或许它可以告诉真相 |
嗯,应该是模型训练的问题,查140010041888上面是有的,不然他就会报错了 |
你的训练集和验证集的文本处理方式是一样的吗 |
是一样的,我一起处理的 |
所以他这个Acc到底是怎么计算的?是什么的准确率?Acc和R@N之间有必然的联系吗 |
验证集和训练集的ACC都达到了80+,但是在测试集和验证集中R@5评分只有18分和9分,请问是什么问题呢?应该如何解决呢
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