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用PaddleClas训练2类模型，训练的top1精度错误。在训练过程中推理验证集和训练完成后单独推理验证集输出结果不一致。

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在训练2分类模型时，训练过程中训练集和验证集上的精度都能够达到0.99， 训练完成后对验证集上的数据进行推理，精度只有0.57，请问问题是什么？ 提出issue时，辛苦您提供以下信息，方便我们快速定位问题并及时有效地解决您的问题： 1. PaddleClas release/2.5和PaddlePaddle 2.4.2 2. 训练环境信息： a. 具体操作系统，如Windows b. Python版本号，如Python3.9 c. CUDA/cuDNN版本， 如CUDA11.2/cuDNN 7.6.5等 4. 完整配置文件 # global configs Global: checkpoints: null pretrained_model: null output_dir: ./output/ device:...

混淆矩阵中错误的分类的缺陷如何确定是哪些图片贡献的特征

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### 问题确认 Search before asking - [X] 我已经搜索过问题，但是没有找到解答。I have searched the question and found no related answer. ### 请提出你的问题 Please ask your question 我有6个检出类别，其中有两个类别比较近似，相互之间有误检，且置信度比较低，因此我想确认图片的缺陷的检出置信度是由哪些图片贡献的，为什么会置信度比较低。