我使用了预训练的GoogLeNet，并在我的数据集上对其进行了微调，用于分类11个类别。验证数据集显示“loss3/top1”准确率为86.5%。但当我在评估数据集上测试性能时，准确率只有77%。我在train_val.prototxt中做的所有更改，我也同样应用在了deploy.prototxt中。验证和评估准确率之间的差异是正常的，还是我做错了什么？有什么建议吗？

回答：

为了在验证数据集上公正地评估您的训练模型，您需要以合理的方式设置test_itr和test_batch_size。

因此，test_itr应当设置为：

Val_data / test_batch_Size

其中，Val_data是您的验证数据集的大小，test_batch_Size是在验证阶段设置的批量大小值。