背包垫会牺牲准确性吗?

我试过了 pack-pad technique .它确实减少了很多计算时间,但我的精确度比以前的要差得多。

这听起来是有道理的近似理论,保持更长的计算时间,你会得到更精细的价值。但这次是神经网络。我不认为通过训练 embedded zero vector 会让我更准确。如果我错了,请纠正我。

这是我的文件。如果你想看看我的代码。
This is plain one with 50% accuracy

pack-pad with 25% accuracy

这不是家庭作业。这是我的自学。

问题:
1.我得到的结果正确吗?
2.是吗 打包垫 牺牲准确性?

附言:
我觉得我的问题适合我 stackoverflow 比 Datascience 或 CodeReview .如果需要的话,请让我移动一下。