機器學習中的訓練集、驗證集、測試集
訓練集 (Training set) 用來訓練分類器中的參數，擬合模型。會使用超參數的不同取值，擬合出多個分類器，后續再結合驗證集調整模型的超參數。 驗證集 (Validation set) 當通過訓練集訓練出多個模型后，為了能找出效果最佳的模型，使用各個模型對驗證集數據進行預測 ...
原文：深度學習入門--訓練集、測試集和驗證集
訓練集 用於模型擬合的數據樣本，用來調試神經網絡中的參數。 測試集 用來評估模最終模型的泛化能力。但不能作為調參 選擇特征等算法相關的選擇的依據。測試集的作用是體現在測試的過程。 驗證集 用於查看訓練效果，查看模型訓練的效果是否朝着壞的方向進行。驗證集的作用是體現在訓練的過程。舉個栗子：通過查看訓練集和驗證集的損失值隨着epoch的變化關系可以看出模型是否過擬合，如果是可以及時停止訓練，然后根據情 ...
2021-04-02 21:57 0 496 推薦指數：
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