首先，e val 模式和 train 模式得到不同的结果是正常的。我的模型 中 ，e val 模式和 train 模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单，在 train 时会丢弃一部分连接，在e val 时则不会。Batch Normalization，在 train 时不仅使用了当前batch的均值和方差，也使用了历史batch统计上的均值和方差，并做一个加权平均（momentum参数）。在 test 时，由于此时batchsize不一定一致，因此不再使用当前batch的均值和方差，仅使用历史 训练 时的统计值。 我出bug的现象是， train 模式下可以收敛，但一旦在测试 中 切

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划分 训练 集（ train set）、验证集（ val idation set）和测试集（ test set）的比例通常没有一个固定的标准，它们的比例取决于具体的任务和数据集。 对于常见的机器学习任务和数据集，一种常用的划分比例是70%的数据用作 训练 集，10%的数据用于验证集，剩下的20%用于测试集。这种比例的划分方式被广泛使用，尤其是在数据集较大的情况下。 在一些问题比较复杂，数据集较小的情况下，我们可能需要更多的数据用于验证集和测试集，以确保对模型的评估更为准确，避免过拟合。例如，可以将数据集划分为60%的 训练 集，20%的验证集和20%的测试集。 除了以上的常见划分比例，还可以根据具体的情况和需求灵活进行划分。某些场景下，可能需要更多的数据用于 训练 集，以便于模型能够更好地学习数据的分布和特征；还有一些特殊情况下，由于数据集过小或者不平衡，我们可能需要采用交叉验证等方法来更好地评估模型的性能。 总之，划分 训练 集、验证集和测试集的比例需要针对具体的任务和数据集进行考虑，根据需求灵活地进行选择。