tensorflow识别Mnist时,训练集与验证集精度acc高,但是测试集精度低的比较隐蔽的原因
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tensorflow识别Mnist时,训练集与验证集精度acc高,但是测试集精度低的比较隐蔽的原因除了网上说的主要原因https://blog.csdn.net/wangdong2017/article/details/90176323 之外,还有一种是比较隐蔽的原因(可能对于大多数人不会犯这种低级错误),作为新手的我找了半天才找到,原因是在程序中创建了一个会话之后又重新创建了一个会话,代码程序见我博客https://www.cnblogs.com/hujinzhou/p/guobao_2020_2_13.html。
如果在网络创建好了之后重新创建一个新的session则会出现如下情况:
从上图可知,戳错误率非常的高
原因是我们在网络训练好了之后重新创建了一个会话,因此,我们需要屏蔽后面的一个会话窗口
屏蔽之后就对啦!!!!
以上是关于tensorflow识别Mnist时,训练集与验证集精度acc高,但是测试集精度低的比较隐蔽的原因的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试