直接使用图片数据集和使用PyTorch自己的数据集在精度上存在差异的原因主要有以下几点:
torchvision.datasets.ImageFolder
)会对图像数据进行一些默认的预处理操作,例如归一化、裁剪、缩放等。这些预处理操作可能会对模型的训练产生影响,使得模型在使用PyTorch自带的数据集时表现更好。而直接使用图片数据集时,需要自行处理数据,可能会忽略一些重要的预处理步骤,导致精度下降。综上所述,直接使用图片数据集和使用PyTorch自带的数据集在精度上存在差异的原因主要是数据预处理、数据标签、数据集大小和分布以及数据加载和批处理等方面的差异。为了提高精度,建议在使用图片数据集时,尽量模仿PyTorch自带的数据集类的预处理操作,并确保数据集的质量和多样性。另外,合理处理数据标签、处理不平衡的数据分布,并优化数据加载和批处理的过程,可以进一步提升模型的精度。
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