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訓練集、驗證集和測試集的意義
2018-03-28
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訓練集、驗證集和測試集的意義

在有監(jiān)督的機器學習中，經(jīng)常會說到訓練集（train)、驗證集（validation）和測試集（test），這三個集合的區(qū)分可能會讓人糊涂，特別是，有些讀者搞不清楚驗證集和測試集有什么區(qū)別。

I. 劃分

如果我們自己已經(jīng)有了一個大的標注數(shù)據(jù)集，想要完成一個有監(jiān)督模型的測試，那么通常使用均勻隨機抽樣的方式，將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集、測試集，這三個集合不能有交集，常見的比例是8:1:1，當然比例是人為的。從這個角度來看，三個集合都是同分布的。

如果是做比賽，官方只提供了一個標注的數(shù)據(jù)集（作為訓練集）以及一個沒有標注的測試集，那么我們做模型的時候，通常會人工從訓練集中劃分一個驗證集出來。這時候我們通常不再劃分一個測試集，可能的原因有兩個：1、比賽方基本都很摳，訓練集的樣本本來就少；2、我們也沒法保證要提交的測試集是否跟訓練集完全同分布，因此再劃分一個跟訓練集同分布的測試集就沒多大意義了。

II. 參數(shù)

有了模型后，訓練集就是用來訓練參數(shù)的，說準確點，一般是用來梯度下降的。而驗證集基本是在每個epoch完成后，用來測試一下當前模型的準確率。因為驗證集跟訓練集沒有交集，因此這個準確率是可靠的。那么為啥還需要一個測試集呢？

這就需要區(qū)分一下模型的各種參數(shù)了。事實上，對于一個模型來說，其參數(shù)可以分為普通參數(shù)和超參數(shù)。在不引入強化學習的前提下，那么普通參數(shù)就是可以被梯度下降所更新的，也就是訓練集所更新的參數(shù)。另外，還有超參數(shù)的概念，比如網(wǎng)絡層數(shù)、網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)、迭代次數(shù)、學習率等等，這些參數(shù)不在梯度下降的更新范圍內(nèi)。盡管現(xiàn)在已經(jīng)有一些算法可以用來搜索模型的超參數(shù)，但多數(shù)情況下我們還是自己人工根據(jù)驗證集來調(diào)。

III. 所以

那也就是說，從狹義來講，驗證集沒有參與梯度下降的過程，也就是說是沒有經(jīng)過訓練的；但從廣義上來看，驗證集卻參與了一個“人工調(diào)參”的過程，我們根據(jù)驗證集的結(jié)果調(diào)節(jié)了迭代數(shù)、調(diào)節(jié)了學習率等等，使得結(jié)果在驗證集上最優(yōu)。因此，我們也可以認為，驗證集也參與了訓練。

那么就很明顯了，我們還需要一個完全沒有經(jīng)過訓練的集合，那就是測試集，我們既不用測試集梯度下降，也不用它來控制超參數(shù)，只是在模型最終訓練完成后，用來測試一下最后準確率。

IV. 然而

聰明的讀者就會類比到，其實這是一個無休止的過程。如果測試集準確率很差，那么我們還是會去調(diào)整模型的各種參數(shù)，這時候又可以認為測試集也參與訓練了。好吧，我們可能還需要一個“測試測試集”，也許還需要“測試測試測試集”...

算了吧，還是在測試集就停止吧。

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