代码对应论文？为何将验证集和测试集合二为一？

Question

https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/108866828
这个项目，使用pytorch复现UNet网络，我有两个问题。
1、请问这里的代码对照的论文是哪一篇？你的网络结构和原版U-Net不一样。这个来源项目是对应着作者的某篇论文吗？
2、该项目是将验证集和测试集合而为一，但我没找到任何一篇论文支持这样做，只有样本量太小等极端情况才可以。大家写论文都是将验证集和测试集分开的。请问你这样做的依据是什么？谢谢！

Answer 1

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代码对应论文？为何将验证集和测试集合二为一？

你好！根据你提供的链接，文章中使用 PyTorch 复现 UNet 网络。下面是我的解答：

1. 代码对应论文？：UNet 是由 Olaf Ronneberger、Philipp Fischer 和 Thomas Brox 在 2015 年提出的论文《U-Net: Deep Learning for Biological Image Segmentation》中提出的一种深度学习网络架构。该论文中，UNet 网络用于生物图像分割任务，取得了很好的效果。
2. 为何将验证集和测试集合二为一？：在这个项目中，作者可能将验证集和测试集合并的原因是为了简化代码和提高效率。验证集和测试集的作用是分别用于模型的训练和评估，但是它们的数据分布和样本数量可能不同。如果将它们合并，可以减少代码的复杂度和提高模型的泛化能力。但是，这也可能会导致模型的性能下降，因为验证集和测试集的数据分布不同可能会影响模型的训练和评估结果。

总的来说，这个项目使用 PyTorch 复现 UNet 网络，作者可能将验证集和测试集合并为了简化代码和提高效率。但是，这也可能会影响模型的性能。