深度学习记录--Train/dev/test sets-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习记录--Train/dev/test sets。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。

深度学习记录--Train/dev/test sets,深度学习记录,深度学习,人工智能为了创建高效的神经网络，需要不断进行训练(迭代)

从最开始的想法idea开始，然后付诸于代码code，根据结果验证反过来对一开始的想法idea进行修正，而这就完成了一次训练(迭代)

train/dev/test sets会加速神经网络的集成

深度学习记录--Train/dev/test sets,深度学习记录,深度学习,人工智能

一般将数据分为三个部分(train/dev/test sets)

在训练集和验证集之后得到匹配的神经网络，然后利用测试集来对当前神经网络进行评估

70% train sets 30% test sets

60% train sets 20% dev sets 20% test sets

绝大部分为train sets，极小部分为dev sets和test sets

对于百万量级的数据，可以分为98% train sets 1% dev sets 1% test sets

对于超百万量级的数据，可以分为99.5% train sets 0.25% dev sets 0.25% test sets

由于大数据量的存在，dev sets只需要对不同的算法进行验证与取舍即可，故得出几种合适的算法来优化性能即可，而test sets只需要对神经网络进行无偏评估即可，所以数据量不需要很大

dev和test sets最好来自同一分布(same distribution)，这样可以加快速率与优化性能

如果不需要进行无偏评估，那么只用保证train/dev sets(训练验证集)即可文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-792933.html

到了这里，关于深度学习记录--Train/dev/test sets的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

深度学习记录--Train/dev/test sets