CNN说话人识别中，加载带标签测试集是否影响模型预测？

1. 加载带标签测试集是否属于“作弊”？模型predict会用这些标签吗？ #

• 完全不算作弊。model.predict()方法只会使用输入的图像数据完成推理，不会读取或利用测试集的标签信息。
• 设置class_mode='categorical'加载测试集，只是让数据生成器同时返回图像和对应真实标签，这些标签仅用于后续和模型预测结果对比，计算准确率等评估指标，和模型的预测过程本身没有任何关联。

2. 为什么class_mode=None时准确率为0，带标签时准确率正常？ #

出现这种差异的核心是class_mode=None时数据生成器的行为变化，导致准确率计算逻辑失效：

• 当class_mode=None时，flow_from_directory仅返回图像数据，不会生成真实标签，同时不会维护训练阶段的类别映射顺序。如果你手动计算准确率时，仍沿用训练时的类别索引匹配逻辑，会出现预测结果和真实类别完全不对应的情况，最终准确率为0。
• 检查class_mode=None时的预处理流程是否和训练/验证阶段完全一致，比如图像尺寸、归一化规则、颜色通道格式等，若预处理不匹配，会直接导致模型预测完全错误。
• 另外，若你依赖生成器的类别顺序来关联预测结果和真实标签，class_mode=None时生成器不会按类别子文件夹的顺序输出样本，也会造成标签匹配完全错位，出现准确率为0的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abdullah Alqahtani