区别有：1、基本定义不同；2、目的不同；3、涉及的数据集不同；4、计算需求不同；5、输出结果的评价方式不同；6、在模型生命周期中的位置不同。推理通常指的是使用已经训练好的模型对新的数据进行预测，而测试则是评估模型在一个独立的数据集上的性能。
1、基本定义不同
推理：使用训练好的模型对新数据进行预测。
测试：评估模型在特定的、未曾用于训练的数据集上的性能。
2、目的不同
推理：得到实际应用中的预测结果。
测试：验证模型的泛化能力，即对未见过的数据的处理能力。
3、涉及的数据集不同
推理：通常是生产环境中的真实数据。
测试：独立的、没有参与训练的数据集，例如验证集或测试集。
4、计算需求不同
推理：需要快速响应，可能涉及到硬件加速、模型量化等技术。
测试：对速度要求不高，主要关注模型的准确性。
5、输出结果的评价方式不同
推理：根据实际应用的需要评估，如是否满足实际应用场景。
测试：通常使用各种度量指标，如准确率、召回率、F1值等，来评估模型的性能。
6、在模型生命周期中的位置不同
推理：通常是模型训练完毕后，部署到生产环境中的步骤。
测试：通常在模型训练过程中，或训练结束后进行，以评估模型的性能。
延伸阅读：
深度学习的基本概念
深度学习是机器学习的一个子领域，利用深度神经网络来解决各种复杂的非线性问题。其核心思想是通过多层的神经网络结构来自动提取数据的特征，并根据这些特征进行决策或预测。
文章标题：深度学习中，推理和测试有什么区别，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/63052
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