成人性生交大片免费看r男欢女爱久久一日本综合色鬼综合色 ,777久久精品一区二区三区无码,97久久超碰国产精品最新

liting李

2021-04-26 閱讀量: 2459

訓(xùn)練集、測試集、驗(yàn)證集有什么區(qū)別？

訓(xùn)練集（train set） —— 用于模型擬合的數(shù)據(jù)樣本。

驗(yàn)證集（development set）—— 是模型訓(xùn)練過程中單獨(dú)留出的樣本集，它可以用于調(diào)整模型的超參數(shù)和用于對模型的能力進(jìn)行初步評估。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集去尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)深度（number of hidden layers)，或者決定反向傳播算法的停止點(diǎn)或者在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中選擇隱藏層神經(jīng)元的數(shù)量；

在普通的機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的交叉驗(yàn)證（Cross Validation) 就是把訓(xùn)練數(shù)據(jù)集本身再細(xì)分成不同的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集去訓(xùn)練模型。

測試集 —— 用來評估模最終模型的泛化能力。但不能作為調(diào)參、選擇特征等算法相關(guān)的選擇的依據(jù)。