【深度学习的实用层面】（一）训练，验证，测试集（Train/Dev/Test sets）
在配置训练、验证、和测试数据集的过程中做出正确的决策会更好地创建高效的神经网络，所以需要对这三个名词有一个清晰的认识。 训练集：用来训练模型 验证集：用于调整模型的超参数，验证不同算法，检验哪种算法更有效 测试集：根据最终的分类器，正确评估分类器的性能 假设这是训练数据，用一个长方形表示 ...
原文：训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets）,偏差，方差（Bias /Variance）
深度学习的实践层面 Practical aspects of Deep Learning . 训练，验证，测试集 Train Dev Test sets 训练神经网络时，我们需要做出很多决策，例如：神经网络分多少层 每层含有多少个隐藏单元 学习速率是多少 各层采用哪些激活函数。对于很多应用系统，即使是经验丰富的深度学习行家也不太可能一开始就预设出最匹配的超级参数，所以说，应用深度学习是一个典型的 ...
2021-07-25 15:18 0 182 推荐指数：
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