分类模型训练完成,却预测不准的原因
最近,在用resnet模型进行图像分类的时候,出现了个问题。就是在test时候,准确率能达到93,单单张图片预测的时候,结果几乎没有正确的。
最开始以为模型训练的时候的问题,因为我想要最大概率的结果,而训练的时候是各类标签的概率,所以还需要加一个torch.softmax()。
可我后来又发现,那为什么在test数据集上的准确率却很高。应该是一张图片预测的函数里出现的问题。开始排查是不是标签与类别名没有对应上,通过多次试验,不管什么图片几乎都是那一种类别,且概率都是100%。
最后,在一个学长的帮助下,发现因为前面训练集和测试集都使用transform对图片进行处理,而单张图片是使用cv2进行处理,但是通过测试还没有解决问题。
终于,我们发现在加载完模型权重后没有用model.eval()对模型中的batch_Normalization
和dropout进行停用,导致模型在预测的时候对一些权重丢弃,并且对数据进行了归一化,使得预测结果大幅度偏于某一种类。
总结,在预测时,对图片的处理一定与前面训练集保持一致,并且别忘了model.eval()这个函数。
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