数据集的划分会影响模型的准确率
相同的网络、相同的参数（学习率、epoch），如果数据集随机划分为1：1，每次训练的结果都会不一样
如下图，迭代100次，学习率均相同
第一次
第二次
可以发现两次训练的结果还是有差异的，甚至在一些训练时模型直接崩溃，正确率始终在30%左右徘徊；
相同的网络、相同的参数（学习率、epoch），如果数据集随机划分为1：1，每次训练的结果都会不一样
如下图，迭代100次，学习率均相同
第一次
第二次
可以发现两次训练的结果还是有差异的，甚至在一些训练时模型直接崩溃，正确率始终在30%左右徘徊；