你好发现代码BUG，导致测试时的效果远不如训练时的效果

[chaoyu1999]

定义模型时，在两个地方用了同一个bn，这会导致运行model.eval()测试时和训练时的准确率相差甚远。

[A1ita99]

定义模型时，在两个地方用了同一个bn，这会导致运行model.eval()测试时和训练时的准确率相差甚远。

请问这是为何呢？

[chaoyu1999]

定义模型时，在两个地方用了同一个bn，这会导致运行model.eval()测试时和训练时的准确率相差甚远。

请问这是为何呢？

每个卷积层后面接的bn层不能一样。因为每个bn层会学习各自独立的参数，不能共享。

[A1ita99]

请问这是为何呢？

每个卷积层后面接的bn层不能一样。因为每个bn层会学习各自独立的参数，不能共享。

我也考虑过这个问题，但是我发现MesoInceptionNet也是重复使用了同一个BN层，训练和测试的结果都有90%+。MesoNet后面那两层也有重复使用了另一个通道数16的BN层，我把它们修改成不一样的，测试时和训练时的准确率也是相差甚远。修改您说的这里，使用2个不同的BN层，MesoNet测试时和训练时的准确率就都挺好的。 神奇。