关于F1-Score的问题

[liangwenge740]

首先很感谢您的工作，使我受益匪浅。但是我按照您的代码和数据，运行“TreeMix”选项，其最终的测试精度F1-Score只有0.81，比论文中的0.85要低。此外，我是用您提供的预训练模型进行测试，F1-Score为0.83。请问这是误差问题吗，还是因为我设置不当。

[bxiang233]

首先很感谢您的工作，使我受益匪浅。但是我按照您的代码和数据，运行“TreeMix”选项，其最终的测试精度F1-Score只有0.81，比论文中的0.85要低。此外，我是用您提供的预训练模型进行测试，F1-Score为0.83。请问这是误差问题吗，还是因为我设置不当。

您好， 请问您具体训练了多久呢？我记得我当时训练了蛮久（一周多？），因为data augmentation需要的时间挺多的，然后如果您用wandb是可以看到训练曲线的，如果指标还在上升/loss还在下降说明训练还没有充分。

另外您说的用我提供的模型的测试结果偏低……不好意思我第一次听到这个反馈……如果我有时间我会在我这边再测试一下。

[liangwenge740]

您好，感谢您的回复。我训练至117轮时手动停止了程序，因为我在wandb上看到test_F1的上升趋势并不明显，最大值为0.73左右。我会重新训练至150轮再看看结果。预祝您春节快乐。

[bxiang233]

您好，感谢您的回复。我训练至117轮时手动停止了程序，因为我在wandb上看到test_F1的上升趋势并不明显，最大值为0.73左右。我会重新训练至150轮再看看结果。预祝您春节快乐。

好的，谢谢您的反馈！还有一个小提醒就是这里的F1是每个cylinder内部的结果，最终的F1是整个点云的结果，他们之间的差距跟block merging算法有关哈。还有就是我记得我一般会训练到差不多300轮……good luck!