用于训练的标签和用于验证的标签是否相同？我认为它们应该是一样的；但是，在线提供的标签似乎存在差异。当我从官方网站下载其验证数据的 imagenet 2012 标签时，我得到的标签kit_fox以第一个标签开头，它与我从官方网站下载的 2012 年数据集验证图像完全匹配。这是标签的示例：https ://gist.github.com/aaronpolhamus/964a4411c0906315deb9f4a3723aac57
然而，对于几乎所有的预训练模型，包括那些由谷歌训练的模型，他们用于训练的 imagenet 标签实际上都是从开始的tench, tinca tinca。见这里：https ://gist.github.com/yrevar/942d3a0ac09ec9e5eb3a
为什么会有如此巨大的差异？'tinca tinca' 之类的标签从何而来？
如果我们使用对应于实际验证图像的第一个标签映射，我们将面临另一个问题：2 个类（“Crane”和“maillot”）实际上是重复的，即它们具有相同的名称但指代不同种类的起重机 -机械起重机和动物起重机 - 在 2 个类别中产生 100 个图像，而不是假设的 50 个。如果我们不使用第一个映射，与第二个标签映射对应的验证图像的可靠来源在哪里？