为何有的深度学习模型没有交叉验证

深度学习模型没有交叉验证的原因可能有以下几点：

1. 数据集较小：如果数据集非常小，那么每次划分出来的训练集和验证集之间的差别可能较小，因此使用交叉验证可能并不能显著提高模型的泛化能力。

2. 训练时间较长：有些深度学习模型需要很长时间才能完成一次训练，如果使用交叉验证，那么每次都需要重复一遍训练和验证过程，这会导致训练时间大大增加。

3. 数据集分布均匀：如果数据集分布比较均匀，那么不同的训练集和验证集之间的差别可能并不会很大，因此使用交叉验证的收益可能比较有限。

总之，交叉验证是一种非常有效的模型评估方法，但是并不适用于所有的深度学习模型和数据集。在实际应用中，需要根据具体情况选择是否使用交叉验证来评估模型的性能。