在很少的射击学习、训练和测试中，课程的数量是否应该相同？

Question

我过去相信k-n-n射击少射学习，k和n(分别来自每个班的班级数和样本数)必须在训练和测试阶段是相同的。但是现在我遇到了在火车和测试阶段使用不同数字的一个git存储库，用于少量的射击学习.：

parser.add_argument('--dataset')
parser.add_argument('--distance', default='l2')
parser.add_argument('--n-train', default=1, type=int)
parser.add_argument('--n-test', default=1, type=int)
parser.add_argument('--k-train', default=60, type=int)
parser.add_argument('--k-test', default=5, type=int)
parser.add_argument('--q-train', default=5, type=int)
parser.add_argument('--q-test', default=1, type=int)

我们是否可以这样做？

Answer 1

在很少的射击学习中，在训练和推理阶段，课程的数量不一定相同。一般来说，训练课程的数量要比推理课程的数量多。很少射击学习中最关键的是推理阶段的课程不能出现在训练阶段。换句话说，训练中的类和推理中的类之间的交集是空集。