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訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的意義
2018-03-28
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訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的意義

在有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)中，經(jīng)常會(huì)說到訓(xùn)練集（train)、驗(yàn)證集（validation）和測(cè)試集（test），這三個(gè)集合的區(qū)分可能會(huì)讓人糊涂，特別是，有些讀者搞不清楚驗(yàn)證集和測(cè)試集有什么區(qū)別。

I. 劃分

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

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

II. 參數(shù)

有了模型后，訓(xùn)練集就是用來訓(xùn)練參數(shù)的，說準(zhǔn)確點(diǎn)，一般是用來梯度下降的。而驗(yàn)證集基本是在每個(gè)epoch完成后，用來測(cè)試一下當(dāng)前模型的準(zhǔn)確率。因?yàn)轵?yàn)證集跟訓(xùn)練集沒有交集，因此這個(gè)準(zhǔn)確率是可靠的。那么為啥還需要一個(gè)測(cè)試集呢？

這就需要區(qū)分一下模型的各種參數(shù)了。事實(shí)上，對(duì)于一個(gè)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(qiáng)化學(xué)習(xí)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(xùn)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(luò)層數(shù)、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)、迭代次數(shù)、學(xué)習(xí)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(yàn)證集來調(diào)。

III. 所以

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

那么就很明顯了，我們還需要一個(gè)完全沒有經(jīng)過訓(xùn)練的集合，那就是測(cè)試集，我們既不用測(cè)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(xùn)練完成后，用來測(cè)試一下最后準(zhǔn)確率。

IV. 然而

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

算了吧，還是在測(cè)試集就停止吧。

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