在使用pytorch运行图像分类的代码的时候,发现测试集准确率总是只有30%左右, 但是训练集准确率基本可以达到80%以上,那么存在的问题可能是一下几个方面导致的:
1、学习率设置得太高,可以尽量将学习率设置得小一点;
2、没有使用outputs = net(inputs)这一行代码,这行代码表示前向传播求出预测的值,如果没有这行代码,那么后面预测值使用的outputs是来自训练集最后一个batch的output,因此导致准确率很低;
3、epoch设置的太小,导致网络还没有学习到足够的信息,导致测试集准确率很低。