我目前正在kaggle上处理一个数据集。在用训练数据训练模型后，我用验证数据进行了测试，得到了大约0.49的准确率。
然而，同样的模型在测试数据上的准确率只有0.05。
我使用的是神经网络模型
那么，导致这种情况的可能原因是什么？如何开始检查和纠正这些问题呢？
回答：
导致高泛化差距的原因：
- 不同分布：验证集和测试集可能来自不同的分布。请在代码中验证它们是否确实是从相同的过程采样的。
- 样本数量：验证集和/或测试集的规模太小。这意味着经验数据分布差异过大，解释了报告的准确率差异。一个例子是数据集包含数千张图像，但也有数千个类别。那么，测试集中可能包含验证集中没有的某些类别（反之亦然）。使用交叉验证来检查，测试准确率是否总是低于验证准确率，或者它们在每个折叠中是否总体差异很大。
- 超参数过拟合：这也与两个集合的规模有关。你是否进行了超参数调优？如果是的话，你可以检查在调优超参数之前是否存在准确率差距，因为你可能已经在验证集上“过拟合”了超参数。
- 损失函数与准确率：你报告了不同的准确率。你也检查了训练、验证和测试损失了吗？你是在损失函数上训练模型的，所以这是最直接的性能衡量。如果准确率与你的损失函数仅松散相关，并且测试损失与验证损失大致相同，这可能解释了准确率差距。
- 代码中的错误：如果测试集和验证集是从同一个过程采样并且足够大，它们是可以互换的。这意味着测试和验证损失必须大致相等。所以，如果你已经检查了以上四点，我的下一个最佳猜测是代码中存在错误。例如，你可能不小心也在验证集上训练了模型。你可能需要在一个更大的数据集上训练模型，然后检查准确率是否仍然存在差异。
