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 ...
原文：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初步評估。 在神經網絡中， 我們用驗證數據集去尋找最優的網絡深度 number of hidden layers ，或者決定反向傳播算 ...
2020-10-11 22:51 0 558 推薦指數：
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驗證集，測試集，訓練集
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訓練集，驗證集，測試集比例
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訓練集、驗證集和測試集區別
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制作訓練集和驗證集、測試集
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