【小白学PyTorch】5 torchvision预训练模型与数据集全览
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原文：【小白学PyTorch】2 浅谈训练集和测试集
文章目录： 目录 经验误差与过拟合 评估方法 经验误差与过拟合 关键词：错误率 error rate ，精度 accuracy 。 错误率好理解，就是m个样本中，a个样本分类错误，则错误率E a m 。 精度 就是 E。 其实很简单，但是为什么我还要提一提呢，因为机器学习里还有很多相关名词，例如：准确率，召回率，精确度等等，所以希望大家能清楚认识。 关键词：经验误差 empirical error ...
2020-08-30 22:54 0 466 推荐指数：
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划分训练集与测试集
引言 对于模型的评估与选择，我们可以通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并对模型进行选择，因此我们需要一个测试集来测试学习器对没有见过的新样本的判别能力，并且用学习器在该测试集上的测试误差作为泛化误差的近似。 测试集应该尽可能与训练集互斥，也就是说测试集中的样本尽量不在训练集中出现，也就 ...
关于训练集,验证集,测试集的划分
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验证集，测试集，训练集
这三个名词在机器学习领域的文章中极其常见，但很多人对他们的概念并不是特别清楚，尤其是后两个经常被人混用。 Ripley, B.D（1996）在他的经典专著P ...
训练集，验证集，测试集比例
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训练集、验证集和测试集区别
我们在进行模型评估和选择的时候，先将数据集随机分为训练集、验证集和测试集，然后用训练集训练模型，用验证集验证模型，根据情况不断调整模型，选择其中最好的模型，再用训练集和测试集训练模型得到一个最好的模型，最后用测试集评估最终的模型。 训练集 训练集是用于模型拟合数据样本。 验证 ...
制作训练集和验证集、测试集
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首先需要说明的是：训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）本质上并无区别，都是把一个数据集分成三个部分而已，都是（feature, label）造型。尤其是训练集与验证集，更无本质区别。测试集可能会有一些区别，比如在一些权威计算机视觉 ...