【小白學PyTorch】5 torchvision預訓練模型與數據集全覽
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原文：【小白學PyTorch】2 淺談訓練集和測試集
文章目錄： 目錄 經驗誤差與過擬合 評估方法 經驗誤差與過擬合 關鍵詞：錯誤率 error rate ，精度 accuracy 。 錯誤率好理解，就是m個樣本中，a個樣本分類錯誤，則錯誤率E a m 。 精度 就是 E。 其實很簡單，但是為什么我還要提一提呢，因為機器學習里還有很多相關名詞，例如：准確率，召回率，精確度等等，所以希望大家能清楚認識。 關鍵詞：經驗誤差 empirical error ...
2020-08-30 22:54 0 466 推薦指數：
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划分訓練集與測試集
引言 對於模型的評估與選擇，我們可以通過實驗測試來對學習器的泛化誤差進行評估並對模型進行選擇，因此我們需要一個測試集來測試學習器對沒有見過的新樣本的判別能力，並且用學習器在該測試集上的測試誤差作為泛化誤差的近似。 測試集應該盡可能與訓練集互斥，也就是說測試集中的樣本盡量不在訓練集中出現，也就 ...
關於訓練集,驗證集,測試集的划分
首先需要說明的是：訓練集（training set）、驗證集（validation set）和測試集（test set）本質上並無區別，都是把一個數據集分成三個部分而已，都是（feature, label）造型。尤其是訓練集與驗證集，更無本質區別。測試集可能會有一些區別，比如在一些權威計算機視覺 ...
驗證集，測試集，訓練集
這三個名詞在機器學習領域的文章中極其常見，但很多人對他們的概念並不是特別清楚，尤其是后兩個經常被人混用。 Ripley, B.D（1996）在他的經典專著P ...
訓練集，驗證集，測試集比例
當數據量比較小時，可以使用 7 ：3 訓練數據和測試數據，或者 6：2 : 2 訓練數據，驗證數據和測試數據。 (西瓜書中描述常見的做法是將大約 2/3 ~ 4/5 的樣本數據用於訓練，剩余樣本用於測試） 當數據量非常大時，可以使用 98 : 1 : 1 訓練數據，驗證數據和測試 ...
訓練集、驗證集和測試集區別
我們在進行模型評估和選擇的時候，先將數據集隨機分為訓練集、驗證集和測試集，然后用訓練集訓練模型，用驗證集驗證模型，根據情況不斷調整模型，選擇其中最好的模型，再用訓練集和測試集訓練模型得到一個最好的模型，最后用測試集評估最終的模型。 訓練集 訓練集是用於模型擬合數據樣本。 驗證 ...
制作訓練集和驗證集、測試集
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