深度学习(训练/开发/测试集)的划分技巧

本文探讨了从小数据量(100-10000条)到大数据量(1000000条)的数据集如何进行合理划分,包括训练集、交叉验证集和测试集的比例分配策略。
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小数据量时代(100 - 1000 - 10000条左右或更多):
一. 70%训练集 , 30%测试集
二. 60%训练集 , 20%交叉验证集 , 20%测试集

大数据量时代(1000000条左右):
一. 98%训练集 , 1%交叉验证集 , 1%测试集
二. 99.5%训练集 , 0.25%交叉验证集 , 0.25%测试集
三. 99.5%训练集 , 0.4%交叉验证集 , 0.1%测试集
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