訓練集、驗證集、測試集以及交驗驗證的理解
在人工智能機器學習中，很容易將“驗證集”與“測試集”，“交叉驗證”混淆。 一、三者的區別 訓練集（train set） —— 用於模型擬合的數據樣本。 驗證集（development set）—— 是模型訓練過程中單獨留出的樣本集，它可以用於調整模型的超參數和用於對模型的能力進行 ...
原文：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 w條以下 ，一般的划分是，訓練集：驗證集：測試集 ： ： 有的地方說是 ： ： ，訓練集：測試集 ： ： 總之測試集不要超過 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： ...
2019-04-12 20:39 1 1829 推薦指數：
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制作訓練集和驗證集、測試集
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