做图片分类任务时，误将验证集的reader也加上了数据增广，结果验证集的准确率比不加数据增广时效果还好，这是肿么回事？
训练集和验证集都用了
因为训练集用了数据增广？
前一阵好像在一个帖子上听其他同学提到过遇到同样或类似的问题。
这样的话，是不是以后用数据增强时，部分情况也要加到验证集上了？
尝试分析下。难道是模糊效果改变了数据集的分布？所以验证集也加上这个才使得数据的分布与训练集更接近么？
但是，今天我将车牌的清晰度做了模糊增强。测试验证集时，加上数据增强的效果更好。而且，加着数据增强训练（在训练集上）时，也没出现收敛变慢
一般都是只在训练集上加数据增强的，加了后训练时模型收敛速度会变慢，但在验证集上的泛化效果会更好。这是正常的路数
训练集和验证集都用了
因为训练集用了数据增广？
前一阵好像在一个帖子上听其他同学提到过遇到同样或类似的问题。
这样的话，是不是以后用数据增强时，部分情况也要加到验证集上了？
尝试分析下。难道是模糊效果改变了数据集的分布？所以验证集也加上这个才使得数据的分布与训练集更接近么？
但是，今天我将车牌的清晰度做了模糊增强。测试验证集时，加上数据增强的效果更好。而且，加着数据增强训练（在训练集上）时，也没出现收敛变慢
一般都是只在训练集上加数据增强的，加了后训练时模型收敛速度会变慢，但在验证集上的泛化效果会更好。这是正常的路数