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我正在使用卷积网络进行图像分类。
理论上有一些东西我不明白
对于训练，我将数据分为 60% 训练/20% 验证/20% 测试
当验证集上的指标最好时，我会节省重量(我在训练和验证集上具有相同的性能)。
现在，我进行新的拆分。训练集中的一些数据将出现在测试集上。我加载重量并对新的测试集进行分类。
由于权重是根据新测试集的一部分计算的，我们是否同意说这是一个糟糕的过程，我应该使用新的训练/验证集重新训练我的模型？
最佳答案
是的，为了公平评估，训练期间不应看到测试集中的样本
关于python - conv net 节省重量和新的测试集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56473760/
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