如何正确使用Keras模型进行预测，有哪些关键注意事项？

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为什么训练误差和测试误差差异很大？

一个Keras的模型有两个模式：训练模式和测试模式。

一些正则化机制，如Dropout、L1/L2正则项，在测试模式下将不被激活。

此外，训练误差是训练数据上的误差。

为什么训练误差比测试误差高很多？

一个Keras的模型有两个模式：训练模式和测试模式。一些正则机制，如Dropout，L1/L2正则项在测试模式下将不被启用。

另外，训练误差是训练数据每个batch的误差的平均。在训练过程中，每个epoch起始时的batch的误差要大一些，而后面的batch的误差要小一些。另一方面，每个epoch结束时计算的测试误差是由模型在epoch结束时的状态决定的，这时候的网络将产生较小的误差。

可以通过定义回调函数将每个epoch的训练误差和测试误差并作图，如果训练误差曲线和测试误差曲线之间有很大的空隙，说明你的模型可能有过拟合的问题。当然，这个问题与Keras无关。

在keras中文文档中指出了这一误区，笔者认为产生这一问题的原因在于网络实现的机制。