我在mode.train(((Pytorch的nn.Models(中训练了一个模型我已经保存了BCELoss(在mode.train((中(以及ds测试和ds训练(但在mode.eval(((上的精度。因此，结果是：
(例如在epoch 153中(错误分类(列车、测试(：0.5819954128440368、0.37209302325581395
损失为：0.0032386823306408906
这怎么可能？我切换这两种模式错了吗？这是问题所在吗？
测试误差并不总是大于训练误差，但考虑到您训练了153个时期的模型，您的损失函数或模型结构似乎存在一些问题。
你为什么不设计一个新的层结构，参考大量出版物？根据我的经验，当您的模型不是数据集的优化模型时，通常会出现问题。它不是通过简单地提高模型的深度来解决的。