最近，我使用keras训练网络对图片进行分类，并使用keras函数model.fit_generator（）来拟合我的模型 . fit_generator（）将自动在验证数据中运行模型，并在完成纪元时返回验证准确性 .
但奇怪的是，当我使用模型预测验证数据并将结果与正确的类进行比较时，验证精度低于使用fit_generator（）时的验证精度 .
我有两个假设：1 . 我使用生成器从字典中获取数据，因此我假设在一个单独的时期，生成器可能会重复获取高度适合模型的数据，因此准确性可能更高 . 2. keras在进行验证时可能会使用一些技巧或预处理数据，从而提高准确性 .
我试着查看keras的源代码和文档，但没有任何帮助 . 如果有人能就这个问题给我一些建议，我将非常感激 .