技術標籤：PyTorch神經網路機器學習深度學習

為了防止過擬合，我設定了提前終止early stop。發現預測時的train accuracy與訓練時打印出的max train accuracy並不一致。經斷點除錯，發現是early stop程式碼段的問題

 if test_accuracy > self.max_test_acc and train_accuracy > self.max_train_acc - 0.04:
     self.max_test_acc = test_accuracy
     self.max_acc_epoch = epoch
     self.
 
train_sync_acc = train_accuracy
     if train_accuracy > self.max_train_acc:
         self.max_train_acc = train_accuracy
     self.best_net = self.net.state_dict()  # 這裡有問題
     print('*' * 50)
     print('epoch', epoch + 1, 'current loss', loss.cpu().data, 'train acc:', train_accuracy,
           'current max test acc:'
 
, self.max_test_acc)
     print('*' * 50)
 if epoch > self.max_acc_epoch + early_stop:
     break

問題就出在標記處，我本來是想每獲得一個最大的test accuracy就儲存當前net。但是這步賦值後，self.best_net與self.net.state_dict()地址完全一致，兩者同時變化，因而這步賦值就沒有任何意義了。
修改方法：使用深拷貝

from copy import deepcopy

...
	self.best_net = deepcopy(self.net.state_dict(
 
))
...

改過了之後就正常了~
（用的是PyTorch框架）