Tensorflow 对象检测 API - test.record 的实际用途是什么？

Question

我对 Tensorflow 对象检测有一些疑问 API。希望有人能帮助我……在此之前，我需要说明一下，我正在关注 sendex 正在做的事情。所以基本上，步骤都是他出的。

第一个疑问：为什么我们需要test.record进行训练？它在训练期间做了什么？

第二个疑问： Sendex 正在从test.record 获取图像来测试新训练的模型，模型是否已经知道这些图像，因为它们来自test.record?

第三个疑点：在什么场合我们需要激活drop_out（在.config文件中）？

Answer 1

1) 它在训练期间什么都不做，你在训练期间不需要它，但在特定时间模型开始 overfit。这意味着训练图像的损失继续下降，但测试图像的准确性停止提高并开始下降。这是需要停止训练并认识到这一刻你需要 test.record.

的时候

2) 图像仅用于在训练期间评估模型而不训练网络。

3) 你不需要激活它，但使用 dropout 通常可以获得更高的准确性。它可以防止网络过度拟合。