如何解决pytorch 和 tf 训练模型之间的小 mAP 差异
我正在 PyTorch 上重现一个最初在 Tensorflow 上实现的模型。原始 tf 和论文报告在 PASCAL VOC2012 测试中测试的 mAP 为 78.4%。我的执行率为 77.9%。这个 0.5% 的 mAP 差异很大吗?我遵循相同的优化和超参数设置,并在训练后立即测试模型。这可能是由模型随机初始化和某些 TF 与 PyTorch 平台差异引起的吗?
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