"为什么现在新的深度学习模型都很少割出test dataset?"
在进行实验的时候,
发现近三年来的研究工作,
很多都没有切割test dataset,
论文里也没有列出test dataset的实验结果.
反而都直接以validation dataset包含test dataset.
比例也从以往常用 train:val:test = 8:1:1 (7:2:1)
变成 train:val = 8:2
很多学校里的指导教授还是要求要使用8:1:1这个铁比例.
为什么现在新的深度学习模型都很少割出test dataset?
这些新模型其实只是举手之劳就可以做这到件事,
而且按照指导教授的要求,
论文里要是没有test dataset的实验结果,
应该是不能被刊登.
不得其解...
大大们可以详细说明解释这个原因吗?
还有,
想知道指导教授的坚持是对的吗?
以及有没有上述众多问题的八卦?
先谢谢各位深度学习的高手~