對訓練集、驗證集和測試集的一點理解

（以神經網絡為例）

數據量較小（1w條以下），一般的划分是，訓練集：驗證集：測試集=8：1：1（有的地方說是6：2：2？？），訓練集：測試集=2：1~4：1（總之測試集不要超過30%）

訓練集：訓練參數，此處的參數是指普通參數，即在神經網絡中能夠被梯度下降算法所更新的，如權值

驗證集：用於調超參數，監控模型是否發生過擬合，能夠被多次使用，進行人工調參。此處的超參數，如神經網絡中的網絡層數、網絡節點數、迭代次數、學習率

測試集：評估最終模型泛化能力，被一次使用。