对训练集、验证集和测试集的一点理解

（以神经网络为例）

数据量较小（1w条以下），一般的划分是，训练集：验证集：测试集=8：1：1（有的地方说是6：2：2？？），训练集：测试集=2：1~4：1（总之测试集不要超过30%）

训练集：训练参数，此处的参数是指普通参数，即在神经网络中能够被梯度下降算法所更新的，如权值

验证集：用于调超参数，监控模型是否发生过拟合，能够被多次使用，进行人工调参。此处的超参数，如神经网络中的网络层数、网络节点数、迭代次数、学习率

测试集：评估最终模型泛化能力，被一次使用。