我正在使用预先训练过的GoogLeNet，然后在我的数据集上对其进行微调，以便对11个类进行分类 . 验证数据集似乎给出了“loss3 / top1”86.5％ . 但是当我评估我的评估数据集的性能时，它给我77％的准确性 . 无论我对train_val.prototxt进行了哪些更改，我都在deploy.prototxt中进行了相同的更改 . 验证和评估准确性之间的差异是正常的还是我做错了什么？有什么建议？
为了在验证数据集上获得训练模型的公平估计，您需要以有意义的方式设置 test_itr 和 test_batch_size .
test_itr
test_batch_size
所以， test_itr 应该设置为：
Val_data / test_batch_Size
其中， Val_data 是验证数据集的大小， test_batch_Size 是验证阶段的batch_size中设置的验证批量大小值 .
Val_data
test_batch_Size
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为了在验证数据集上获得训练模型的公平估计，您需要以有意义的方式设置
test_itr和test_batch_size.所以，
test_itr应该设置为：其中，
Val_data是验证数据集的大小，test_batch_Size是验证阶段的batch_size中设置的验证批量大小值 .