gezhaoDL

> [JackeyGuo/pytorch-classification-models#1](https://github.com/JackeyGuo/pytorch-classification-models/issues/1) 感谢

> 这个准确率看起来像数据没打乱。。如果训练样本中同类扎堆的话优化效果不好的。不过我自己的数据也不好，76左右，不知道是不是没调参的原因 问下有什么好的技巧吗，我自己的数据集结果也只有63%，词表也是用的自己的训练集建的

> > > 这个准确率看起来像数据没打乱。。如果训练样本中同类扎堆的话优化效果不好的。不过我自己的数据也不好，76左右，不知道是不是没调参的原因 > > > > > > 问下有什么好的技巧吗，我自己的数据集结果也只有63%，词表也是用的自己的训练集建的 > > 可能你本身的数据就是比较难以预测（时政如果还要进一步被分为国内，国际就比较难区分），我自己的数据也是目标分类和thunews不一样，所以本身就比较难 感谢回复，不过我不清楚数据需要什么样的会比较好分类，我用的京东商品评论，label是商品评论上面的标签，目前只分了10类，数据量20w左右

> We used the evaluation code provided by kornia. `device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") tfs_full = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) image_in = Image.open('0_0000014.jpg').convert('RGB') full = tfs_full(image_in).unsqueeze(0).to(device) print(full.shape) expected =...