測試時(shí)為什么要使用model.eval() - 小筱痕 - 博客園 (cnblogs.com)文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-519769.html
輸出不同的原因是由于student模型中的某些層的行為不同。一些層，如dropout和batch?normalization，在訓(xùn)練和評估過程中的行為是不同的。
在訓(xùn)練過程中，dropout層會隨機(jī)將一部分輸入置為零，這有助于防止過擬合。dropout層的這種隨機(jī)性導(dǎo)致模型的輸出在不同的訓(xùn)練迭代之間會有所變化。然而，在評估過程中，dropout層不會應(yīng)用這種隨機(jī)置零的操作，因此輸出是一致的。
另一方面，batch?normalization層在訓(xùn)練和評估過程中的行為也是不同的。在訓(xùn)練過程中，batch?normalization通過均值和方差對輸入批次進(jìn)行歸一化，這有助于更快地收斂和更好的泛化能力。然而，在評估過程中，batch?normalization使用從訓(xùn)練階段學(xué)到的統(tǒng)計(jì)信息來對輸入批次進(jìn)行歸一化。這意味著模型的輸出在訓(xùn)練和評估過程中可能會有所不同，因?yàn)槭褂昧瞬煌臍w一化因子。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-519769.html
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