[問卦] 為什麼現在新的深度學習模型都很少割出te

"為什麼現在新的深度學習模型都很少割出test dataset?"

在進行實驗的時候,

發現近三年來的研究工作,

很多都沒有切割test dataset,

論文裡也沒有列出test dataset的實驗結果.

反而都直接以validation dataset包含test dataset.

比例也從以往常用 train:val:test = 8:1:1 (7:2:1)

變成 train:val = 8:2

很多學校裡的指導教授還是要求要使用8:1:1這個鐵比例.

為什麼現在新的深度學習模型都很少割出test dataset?

這些新模型其實只是舉手之勞就可以做這到件事,

而且按照指導教授的要求,

論文裡要是沒有test dataset的實驗結果,

應該是不能被刊登.

不得其解...

大大們可以詳細說明解釋這個原因嗎?

還有,
想知道指導教授的堅持是對的嗎?

以及有沒有上述眾多問題的八卦?

先謝謝各位深度學習的高手~

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