admin管理员组

文章数量:1558087

测试结果比训练结果差很多

在深度学习中，我们训练完一个模型，利用起测试的时候，发现效果下降了好多。这里面有一部分原因可能是模型本身设计不好导致的过拟合。但是当你用的网络没问题，那还有可能是哪里的问题了。

我也是经过了一段时间排查，发现忘记写net.eval()了，这个非常重要。我们可以看一下其源码里面如何描述的：

This has any effect only on certain modules. See documentations of
particular modules for details of their behaviors in training/evaluation
mode, if they are affected, e.g. :class:`Dropout`, :class:`BatchNorm`,
etc.

当你的网络里面有dropout或者批归一化，一定要记着加入.eval()，这样才会使得测试的结果是正确的。

本文标签： 测试

版权声明：本文标题：测试结果比训练结果差很多 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/xitong/1727341519a1109471.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。