从同一检查点提取的重新训练的Tflite/Pb模型提供了不同的结果

从同一检查点提取的重新训练的Tflite/Pb模型提供了不同的结果。

当从同一检查点提取的重新训练的Tflite/Pb模型提供了不同的结果时，可能是由于以下原因：

1. 数据集变化：重新训练模型时，如果使用了不同的数据集，数据集的变化可能导致模型产生不同的结果。新的数据集可能包含了更多的样本或是不同的样本分布，导致模型在预测时产生差异。
2. 模型结构变化：重新训练模型时，如果对模型结构进行了修改，例如添加或删除了某些层，调整了网络结构等，模型的输出结果可能会发生改变。
3. 训练参数变化：重新训练模型时，如果使用了不同的训练参数，例如学习率、批大小、训练轮数等，这些参数的改变可能会导致模型产生不同的结果。
4. 随机性影响：在深度学习训练中，往往会使用随机初始化权重、随机选择样本等操作，这些随机性的影响可能导致重新训练的模型产生不同的结果。

总结起来，重新训练的Tflite/Pb模型提供不同结果可能是由于数据集变化、模型结构变化、训练参数变化以及随机性影响等多种因素的综合影响所致。

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