chainerで入力画像の順序だけで出力結果が変わってしまう問題

Question

chaienrを使ってディープラーニングをおこなっているのですが、ランダムに生成した入力画像を先にテストのための関数に代入した場合、トレーニングの結果よりテストの結果が良くなってしまいます。

count = 0
while True:
   count = count + 1
   if count > 500:
#train date 
    x_tr = []
    for j in range(0, int(img.shape[0])):
        for k in range(0, int(img.shape[1])):
            if img[j][k] >1001:
                img.flags.writeable = True
                img[j][k]=1000 
                img.flags.writeable = True
                x_tr.append(np.float32(float(img[j][k])/1000))
            else:
                img.flags.writeable = True
                x_tr.append(np.float32(float(img[j][k])/1000))
    x_train.append(np.reshape(x_tr, (1, 125, 180)))
    y_train.append(np.array((hand_wrist, fing_first0, fing_second0, fing_third0, fing_fourth0)))
   else:
#test date
    x_te = []
    for j in range(0, int(img.shape[0])):
        for k in range(0, int(img.shape[1])):
            if img[j][k] >1001:
                img.flags.writeable = True
                img[j][k]=1000
                img.flags.writeable = True
                x_te.append(np.float32(float(img[j][k])/1000))#sys.maxint *5500max to katei look plot
            else:
                img.flags.writeable = True
                x_te.append(np.float32(float(img[j][k])/1000))#sys.maxint *5500max to katei look plot
    x_test.append(np.reshape(x_te, (1, 125, 180)))
    y_test.append(np.array((hand_wrist, fing_first0, fing_second0, fing_third0, fing_fourth0)))
   if count == 1000: 
    break

また、先にトレーニングの関数に画像を入力するとトレーニングの結果がよくなり、テストが悪くなります。
いったい何故なのでしょうか・・・
お力添えよろしくお願いします。

###使用環境
visual studio2015
chainer 1.8.0

Comments

[aokikenichi]

先にテスト関数に　先にトレーニング関数に
の意味が分かりません

トレーニングデータ入力→トレーニング→トレーニングされたモデル
テストデータ入力→トレーニングされたモデル→予測値

が通常ですがこれとは別のことを試されているということでしょうか