神经网络与深度学习笔记（五）validation_data 的作用

最新推荐文章于 2025-07-08 16:16:53 发布
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#深度学习 #神经网络

本文探讨了在机器学习中使用验证集而非测试集来调整超参数的原因。指出若依据测试集调整可能会导致模型对测试数据过度拟合，而忽视泛化能力。通过验证集选择最佳超参数后，再利用未参与训练过程的测试集评估模型的真实性能。

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**为何要用 validation_data 而不是 test_data 来防止过度拟合？

为何要用 validation_data 而不是 test_data 来设置更好的超参数？**

如果 我们设置超参数是基于 test_data 的话，可能我们最终就会得到过度拟合于 test_data 的超参数，但是网络性能并不能够泛化到其他数据集合。我们用 validation_data 来克服这个问题，一旦获得了理想的超参数，就用 test_data 来测量准确率

深度学习100例-循环神经网络（RNN）实现股票预测 | 第9天
“365天深度学习训练营”报名进行中～
02-27 2万+
文章目录一、前言二、RNN是什么三、准备工作1.设置GPU2.加载数据四、数据预处理1.归一化2.设置测试集训练集五、构建模型六、激活模型七、训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2.预测3.评估 一、前言 今天是第9天，我们将开始RNN系列，完成股票开盘价格的预测，最后的R2可达到0.72，CNN系列后续我也会穿插更新 我的环境： 语言环境：Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：TensorFlow2.4.1 往期精彩内容： 深度学习100例-卷积神经网络
深度学习基础笔记 (2) ：深度神经网络 DNN
https://www.hyperplasma.top
05-27 1547
《动手学深度学习》笔记——深度神经网络 DNN（线性回归 → softmax回归 → 多层感知机 → 深度学习计算）
深度学习结构
nebula1008的博客
12-03 1526
1. 数据集 数据集涉及到训练集（train data）、验证集（validation data）和测试集（test data）。 利用训练集（train data）来训练出最好的网络权重，但怎么保证训练过程中参数的更新方向是有效的呢？于是用验证集（validation data）在训练的时候边训练边验证，相当于训练的时候是根据验证集的效果得到反馈，继而可以及时地往对的方向更新权重参数。 举个例子，网络模型就是需要拿着你给的一大堆数据在黑暗中摸索出一条可以到达数据对应标签的路径，怎么保证这个摸索过程是有效可
validation_data作用
weixin_30363981的博客
06-14 2627
validation_data用来在每个epoch之后，或者每几个epoch，验证一次验证集，用来及早发现问题，比如过拟合，或者超参数设置有问题。 这样可以方便我们及时调整参数 针对超参的选择我们是根据验证集上的效果来进行调整的，因此验证集可以看做参与到“人工调参”的训练过程； 2）注意训练集、验证集和测试集应该服从同一数据分布，这样我们才能进行玄学调参； 3）测试集是可以没有的，但验证...
卷积神经网络（CNN）
最新发布
m0_54570435的博客
07-08 1073
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理网格状数据（如图像、视频、音频、时间序列）的深度学习模型。其核心思想是通过局部连接、权重共享和层次化特征提取，自动学习数据的空间或时间层次结构。生物学基础：受视觉皮层中神经元只响应局部刺激的启发数学实现：每个神经元仅与前一层局部区域连接（而非全连接）优势：大幅减少参数量（如5×5局部连接 vs 全连接）保留空间局部相关性适合处理平移不变特征原理：同一卷积核在输入的不同位置使用相同参数计算优势：参数量从O(n²
训练数据，验证数据和测试数据
07-20 1万+
一般做预测分析时，会将数据分为两大部分。一部分是训练数据，用于构建模型，一部分是测试数据，用于检验模型。但是，有时候模型的构建过程中也需要检验模型，辅助模型构建，所以会将训练数据在分为两个部分：1）训练数据；2）验证数据（Validation Data）。验证数据用于负责模型的构建。模型构建完后，需要利用数据验证模型的正确性，这部分数据被称为测试数据（Test Data）。测试数据不能用于模型构建...
深度学习中训练集（train set），验证集（validation set)和测试集（test set）
山上有只羊M
12-06 1万+
在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set)。 训练样本和测试样本 训练样本的目的是 数学模型的参数，经过训练之后，可以认为你的模型系统确立了下来。 一般训练样本和测试样本相互独立，使用不同的数据。 training set 是用来训练模型或确定模型参数的，如ANN中权值等；...
keras的model.fit中validation_data参数问题及解决
QAQIknow的博客
08-26 2万+
keras多维度输入model.fit中validation_data遇到的问题 我设置三个输入入口 构建model处是这样的 model = Model(inputs=[input_x1,input_x2,input_x3], outputs=output) 再到最后训练程序，看似毫无问题（附上主要问题，无关的核心代码已删，请见谅） history = model.fit([X_train1,X_train2,X_train3], Y_train,
深度学习 训练集(train)验证集(validation)测试集(test)与交叉验证法
qq_27278957的博客
09-03 6810
机器学习中这三种数据集合非常容易弄混，特别是验证集和测试集，这篇笔记写下我对它们三个的理解以及在实践中是如何进行划分的。 训练集 这个是最好理解的，用来训练模型内参数的数据集，Classfier直接根据训练集来调整自身获得更好的分类效果 验证集 用于在训练过程中检验模型的状态，收敛情况。验证集通常用于调整超参数，根据几组模型验证集上的表现决定哪组超参数拥有最好的性能。 同时验证集在训练过程中还可以用来监控模型是否发生过拟合，一般来说验证集表现稳定后，若继续训练，训练集表现还会继续上升，但是验证集会
神经网络与深度学习基础教程笔记(附案例讲解)
梵心白莲的博客
10-06 1630
本文是神经网络与深度学习笔记，要想深入了解相关理论和算法知识请参考神经网络从入门到精通、matlab从入门到精通教程、matlab2020从入门到精通、ACM入门教程资料。
热力图 神经网络_深度学习笔记19_卷积神经网络数据可视化_热力图
weixin_39698007的博客
12-22 1232
选择预训练模型将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络，之前已在大型数据集(通常是大规模图 像分类任务)上训练好。这个方法也叫迁移学习。预训练的模型学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型较低层学到的结构都是一些点线等低层次的特征，这里使用的预训练的模型的数据是 ImageNet ...
深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战
拨雪寻春，烧灯续昼
01-16 625
介绍了使用Keras搭建神经网络的几个重要函数，并根据Iris数据和MINIST数据集构建了几个简单的网络，实现了离散数据分类问题和图像分类的应用。
Keras中用验证集进行模型验证的方法_(validation_data,validation_split,model.evaluate)
AI量化交易实验室
03-10 2万+
目标 在训练完网络模型后，我们想要知道模型对数据的真实准确度，而训练数据存在则数据信息泄露的问题，所以我们现在需要一个独立的数据验证集来对模型泛化能力进行验证。 Keras中常用于模型评估的方法参数包含：validation_split、validation_data、model.evaluate(...) 一、自动切分验证集用于验证 在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能．具体地，调用model.fit()训练模型时，可通过va
关于神经网络中的网络训练过程中的验证集validation_data的认识
ai543064193的博客
05-29 3万+
validation_data中包含了 幅数字图像，这些图像和训练数据集中的 幅图像以及测试数据集中的 幅都不相同。我们会使用 validation_data 来防止过匹配。我们会使用和上面应用在 test_data 的策略。我们每个回合都计算在 validation_data 上的分类准确度。一旦分类准确度已经饱和，就停止训练。这个策略被称为 提前停止（Early stopping）。当然，实际...
Keras中的validation data并不用于更新权重是为了检查训练是否有效果以便在无效果情况下及早结束训练
studyvcmfc的专栏
05-11 818
https://www.jianshu.com/p/0c7af5fbcf72
深度学习为什么会出现validation accuracy大于train accuracy的现象？
街道口扛把子的博客
03-02 8759
知乎：深度学习为什么会出现validation accuracy大于train accuracy的现象？ 概括他们的答案： validation的样本数量一般远小于training的 val的时候是用已经训练了一个epoch的model进行测试的(经过大量的训练学习到东西了) data augmentation把训练集变得丰富，制造数据的多样性和学习的困难来让network更robust（比如旋...
keras 之 fit_generator 和 validation_data
Tak-Wah Blog
04-10 4051
摘自：Python深度学习 下载链接:https://pan.baidu.com/s/1GRBL5WvxHj79i9Rs28AshQ 提取码: dpnf 直接上示例代码： 数据集下载地址：jena_climate_2009_2016.csv（https://s3.amazonaws.com/keras-datasets/jena_climate_2009_2016.csv.zip） ...
使用TensorFlow训练神经网络------手写体数字识别
fly_Xiaoma的博客
02-15 1106
目录 1.导入工具库 2.数据情况总览 3. 数据展示 4.定义用于训练的网络 5.使用训练的模型做一个测试 目标：使用TensorFlow实现一个简单的手写数字识别网络，并用这个网络来做个简单的识别示例 设计知识：dropout、learningrate decay、初始化等。将网络最终在validation数据上的得分尽可能的提高。 1.导入工具库 import numpy...
怎么解决过拟合与欠拟合
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u010899985的博客
03-07 6万+
一.过拟合 在训练数据不够多时，或者over-training时，经常会导致over-fitting（过拟合）。其直观的表现如下图所所示。 随着训练过程的进行，模型复杂度，在training data上的error渐渐减小。可是在验证集上的error却反而渐渐增大——由于训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集以外的数据却不work。 在机器学习算法中，我们经常将原始数据集分为三部分：训练...
Jupyter笔记本深入探索深度学习与NLP应用
- 层调试（Layer Debugging）、验证合并（Validation Merging）、连接方法（Connection Methods）：这些都是深度学习模型调试和优化过程中的技术点。 - Conv1D（一维卷积层）、Conv2D（二维卷积层）：常用于图像和...
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