如何在DNN分类器中使用未标记的测试数据

Question

在Tensorflow教程中出现虹膜分类问题之后，我试图建立一个DNN分类器模型来识别手写的字符。引起对测试数据的怀疑。

我假设在正常的机器学习中，测试数据是未标记的。为什么在tensorflow中也应标记测试数据？是否有任何方法可以使用DNN分类器或Tensorflow中的任何其他分类器输入未标记的测试数据？

Answer 1

测试集的目的是评估您的模型从未进行过训练的分类器模型的某些指标（AUC，精确调用）。主要目的是确保您不会过度适应培训内容。

您仍然需要测试集上的标签来运行这些指标。

运行推理时，这些标签不是必需的。