首先，训练阶段的处理可能包含了较强烈的数据增强。数据增强是一种增强训练数据多样性的技术，通过改变输入数据的外观（如旋转、缩放、翻转等），让模型更泛化，减少过拟合风险。然而，增强的数据在训练过程中会带来结果的波动性，因为不同增强后的数据集可能导致模型学习的细节不同，从而在训练阶段观察到的准确率会有所差异。其次，evaluate阶段通常不包含数据增强。其目的主要是模拟真实情况，评估模型在未见过的数据上的性能。因此，evaluate阶段使用的是原始数据集，结果相对稳定且可能更接近模型在实际应用中的表现。由于数据增强可能人为增加模型的学习难度，evaluate阶段结果可能比训练阶段更好，这是因为模型在未增强的真实数据上表现得更佳。