我的三個模型 ResNet34、VGG16、EfficientNetB0 都完成了 Stage 1 和 Stage 2 的訓練與微調，並在驗證集上取得了不錯的準確度。今天，我們將進入專案的最終評估環節：使用模型從未見過的測試集進行客觀檢驗，並透過混淆矩陣 (Confusion Matrix) 找出哪個模型表現最穩定、泛化能力最強，準備部署到 Hugging Face。

一、最終測試與性能總結
測試集 (Test Set) 是檢驗模型泛化能力的最後一道防線。它在整個訓練過程中都被隔離，確保我們得到的評估結果是客觀且公正的。

1. 測試集評估實作
   我使用 Fast.ai 的 validate 函數對訓練好的最佳權重模型進行最終的測試。

# 載入最終訓練好的 ResNet34 權重 (Stage 2)
learn_resnet.load('resnet34_stage-2') 

# 使用測試集 (Test Set) 進行最終驗證
test_dl = dls.test_dl(get_image_files(TEST_PATH))
results = learn_resnet.validate(dl=test_dl)

# results[0] 為測試損失 (test_loss)，results[1] 為測試準確度 (test_accuracy)
print(f"ResNet34 測試集損失: {results[0]:.4f}")
print(f"ResNet34 測試集準確度: {results[1]:.4f}")

2. 多模型測試性能總結
   經過最終測試，三個模型的表現各有千秋，但 ResNet34 在穩定性上脫穎而出：