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tensorflow - tf.keras.backend.set_learning_phase 实际上是做什么的？

问题描述

我正在尝试使用 Efficientnet 进行一些对象检测，并在提供一些图像之前加载它的检查点。如果我tf.keras.backend.set_learning_phase(True)在进行预测之前设置它会导致错误的预测。我的意思是它只有 2 次检测，分数高于 0.5 阈值（图像中大约有 10 人）。但是，如果我有tf.keras.backend.set_learning_phase(False)并进行预测，则它的检测次数要多得多（大约 8 次），阈值范围为 0.7 - 0.94。为什么会发生这种情况tf.keras.backend.set_learning_phase()？

谢谢你的帮助！

标签： tensorflowtensorflow2.0

解决方案

这实际上是新版本中已弃用的功能。某些层（BatchNorm - Dropout）在训练和测试中表现不同。

通过tf.keras.backend.set_learning_phase(True)您实际上将它们置于训练模式，以便它们处于活动状态。您希望在进行预测时禁用它们。

有关更多信息，请查看来源。

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