驗證集的作用是調整超參數

一、總結

一句話總結：

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驗證集的作用是調整超參數，那么Keras的驗證集的作用在訓練過程中調整了哪些超參數？
例如學習率，神經元數目，層數？
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【調超參數的方法交叉驗證】：調超參數的方法是cross-validation (交叉驗證)，這里的validation set 和一次訓練中的驗證集不一樣。

【交叉驗證是將原有的訓練集拆分成k份】：一次訓練中的驗證集是為了評估當前的loss, 而交叉驗證是將原有的訓練集拆分成k份，其中一部分作為訓練集進行一次訓練，剩余的用於評估這次訓練結果，這個結果可以用於調整超參數，例如Grid Search Cross Validation.

 

 

二、驗證集的作用是調整超參數

轉自或參考：驗證集的作用是調整超參數，那么Keras的驗證集的作用在訓練過程中調整了哪些超參數？
https://www.zhihu.com/question/279967845

 

問題：

驗證集的作用是調整超參數，那么Keras的驗證集的作用在訓練過程中調整了哪些超參數？

例如學習率，神經元數目，層數？

 

知乎回答：

調超參數的方法是cross-validation (交叉驗證)，這里的validation set 和一次訓練中的驗證集不一樣。
一次訓練中的驗證集是為了評估當前的loss, 而交叉驗證是將原有的訓練集拆分成k份，其中一部分作為訓練集進行一次訓練，剩余的用於評估這次訓練結果，這個結果可以用於調整超參數，例如Grid Search Cross Validation.
注意以上這些用到的數據都來自訓練集，沒有用到測試集。