不一样。深度学习的数据集分为训练集、验证集和测试集，但作用是不一样的。验证集和测试集在大部分情况下没有太多区别，对于深度学习模型来说的话，超参数的影响可能不会有传统机器学习那么大了。
可以不一样，训练集尽量使用较大的batch size（注意是尽量使用较大的，为什么是这个措辞呢？见补充）。...
当然可以不一样啦。感谢评论区提醒，这句是错的---考虑到batchnorm的存在，尽可能一样为好。如果没有...
1 VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集 我们经常从网上获取一些目标检测的数据集资源标签的格式都是VOC(xml格式)的,而yolov5训练所需要的文件格式是yolo(txt格式)的,这里就需要对xml格式的标签文件转换为txt文件。同时训练自己的yolov5检测模型的时候,数据集需要划分为训练集和验证集。这里提供了一份代码将xml...
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首先说可以不一样。这里简单说下bn在训练和推理阶段的区别，在训练过程中，样本均值和方差随着每个batch...
谢邀，首先，肯定是可以不一样的；但是你需要注意在不同的框架下batch size不一样 会有些许差别，比如...
首先说结论：可以不一样。至于题主说的batchsize不能被验证集的样本总数整除的时候，即会出现一个不够...
总结一下，具体网络具体任务都是不一样的，没有说规定训练和测试一定要一致。