神经网络中数据集的三种类别的区分:训练集、验证集、测试集

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了神经网络中数据集的三种类别的区分:训练集、验证集、测试集。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

 在神经网络中,数据集通常被划分为三个主要类别:训练集(Training Set)、验证集(Validation Set)、和测试集(Test Set)。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。

  1. 训练集(Training Set):

    • 作用: 用于训练神经网络的参数和权重。
    • 特点: 包含大量的样本,模型通过训练集学习特征和模式。
  2. 验证集(Validation Set):

    • 作用: 用于调整模型的超参数,例如学习率、正则化参数等,以提高模型的泛化性能。
    • 特点: 模型在训练过程中不使用验证集的样本来调整参数,但会通过验证集的性能来判断模型是否过拟合或者欠拟合。
    • 一般在一个epoch中对所有训练集数据学习后进行一个验证当前训练参数的效果。
  3. 测试集(Test Set):

    • 作用: 用于最终评估模型的性能,检查模型对未见过的数据的泛化能力。
    • 特点: 模型在测试集上进行评估,测试集的样本在整个训练和验证过程中都没有被用到。

 通常,数据集的划分比例取决于具体的任务和可用数据量。一种常见的划分方式是将数据集的大部分用于训练,一小部分用于验证,以及另外一部分用于最终的测试。例如,常见的划分比例是70%训练集,15%验证集,15%测试集。这样的划分可以帮助确保模型既能够充分学习训练数据的特征,又能够在未见过的数据上表现良好。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-783405.html

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