训练集、验证集、测试集

最新推荐文章于 2025-12-07 19:44:07 发布
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#深度学习

本文阐述了如何将训练、验证和测试集比喻为学生的学习过程，通过课本、作业和考试来评估学习效果和迁移能力。

训练集就像是学生的课本，学生 根据课本里的内容来掌握知识
验证集就像是作业，通过作业可以知道 不同学生学习情况、进步的速度快慢
测试集就像是考试，考的题是平常都没有见过，考察学生举一反三的能力。

训练集和验证集的划分
weixin_43178406的博客
04-04 1万+
本文主要介绍了训练集和验证集的划分，希望能对学习机器学习的同学有所帮助。 文章目录 1. 留出法 2. 交叉验证法 3. 自助法
【机器学习】训练集/验证集/测试集释疑
shuaixio的博客
09-30 1万+
数据集的划分，训练集、验证集、测试集，关于数据集的一些疑问
mAP
ytusdc的博客
01-15 999
注意：看完此篇文章，再看另一篇文章： https://blog.youkuaiyun.com/ytusdc/article/details/88095160 mAP：即mean Averge Precision，作为object detection中衡量检测精度的指标。 在目标检测中，每一类都可以根据recall和precision绘制P-R曲线（以precision和recall作为纵、...
目标检测比赛提高mAP的方法
qq_51143009的博客
05-30 3557
数据预处理 分析数据集中标注框的性质 主要是分析bbox的area和高宽比的分布，根据area和aspect_ratio来设置anchor generator的参数。 另外，当aspect ratio分布比较分散时，可以考虑使用Deform conv 分析类别均衡问题 统计数据集中各类别实例的比例，如果类别分布不均衡（最多和最少差别几倍以上），可以考虑使用detectron2中的RepeatFactorTrainingSampler。 训练集和验证集的分割 在一般的比赛中，都会限制每天结果的提交次数，因此使
【mmdetection】绘制训练结果中验证集测试的mAP曲线图
weixin_46600060的博客
06-01 5630
在训练模型的时候，我们通常会在每个 epoch 训练完成后，对验证集做一下测试，看一下模型的效果如何。那么如何绘制每个 epoch 验证的 mAP 结果呢？mmdetection 中自带可视化分析工具，在 tools/analysis_tools 文件夹下，我们可用以下命令绘制每次验证结果的 mAP 结果，从而选择合适的模型进行后续测试。 其中，可选则不同的 keys （如 loss 等），根据训练的日志文件绘制训练的验证结果。 图中，一个点代表一个 epoch 的验证结果。例图中是 100 个 epoch
机器学习笔记：训练集、验证集与测试集
热门推荐
mooyuan的网络安全博客
03-17 4万+
在学习《深度学习原理与pythorch实战》这本书的4.3.4划分数据集这一小节（即76页划分数据集）的过程中，提到了训练集、测试集与验证集这几个概念，以及为何相对于通用的训练集、测试集，多了一个验证集的概念。不过这本书讲解还是没有那么透彻清晰，基于此查了很多资料，又加深巩固理解了训练集、测试集合验证集的概念。 一、定义 Ripley, B.D在《Pattern Recognition and Neural Networks》（1996）中给出了这三个词的定义。 Training set: A set
训练集 验证集 测试集 比例
qq_15821487的博客
08-13 6149
对于小规模样本集（几万量级），常用的分配比例是 60% 训练集、20% 验证集、20% 测试集。 对于大规模样本集（百万级以上），只要验证集和测试集的数量足够即可，例如有 100w 条数据，那么留 1w 验证集，1w 测试集即可。1000w 的数据，同样留 1w 验证集和 1w 测试集。 超参数越少，或者超参数很容易调整，那么可以减少验证集的比例，更多的分配给训练集。 ...
YOLO 划分数据集（训练集、验证集、测试集）_如何将yolo数据集分开训练集验证集测试集
2401_84765537的博客
05-17 1594
img_path = ‘./VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages’ # 你的图片存放的路径（路径一定是相对于你当前的这个脚本文件而言的）label_path = ‘./YoloLabels’ # 你的txt文件存放的路径（路径一定是相对于你当前的这个脚本文件而言的）split_list = [0.7, 0.2, 0.1] # 数据集划分比例[train:val:test]# Data是你要将要创建的文件夹路径（路径一定是相对于你当前的这个脚本而言的）
python划分训练集和测试集_训练集、验证集和测试集
weixin_39824801的博客
12-15 9240
机器学习简单流程：使用大量和任务相关的数据集来训练模型；通过模型在数据集上的误差不断迭代训练模型，得到对数据集拟合合理的模型；将训练好调整好的模型应用到真实的场景中；我们最终的目的是将训练好的模型部署到真实的环境中，希望训练好的模型能够在真实的数据上得到好的预测效果，换句话说就是希望模型在真实数据上预测的结果误差越小越好。我们把模型在真实环境中的误差叫做泛化误差，最终的目的是希望训练好的模型泛化误...
YOLO 划分数据集（训练集、验证集、测试集）_如何将yolo数据集分开训练集验证集测试集(2)
2401_84558870的博客
05-10 1496
这里我的文件夹./VOCdevkit/VOC2007/ImageSets提前创建好了，所以注释了下一行，否则会抛异常。，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新**# Data是你要将要创建的文件夹路径（路径一定是相对于你当前的这个脚本而言的）训练集：验证集：测试集 （7：2：1）标注文件是yolo格式（txt文件）标注文件是yolo格式（txt文件）try: # 创建数据集文件夹。训练集：验证集 （8：2）
Yolo数据集划分（训练集+验证集+测试集）
qq_46396470的博客
07-03 3568
网上看了一些朋友写的代码，总感觉不太符合自己胃口，索性自己写一个，下面这个只需要提供图片所在文件夹和标签所在文件夹，就可以自动按比例划分训练集验证集和测试集。代码有比较详细的注释，如有疑问，请读者评论区留言或issue，我会尽快回复。
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
xiezhiyi007的专栏
12-02 1375
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
云雾J视界的博客
12-04 900
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1164
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
RNN、LSTM 区别
Bojun Jiang的博客
12-02 727
对比维度传统 RNNLSTM（长短期记忆网络）核心结构单一隐藏状态（h），无门控机制细胞状态（长期记忆）+ 隐藏状态（短期记忆）+ 3 个门控长距离依赖能力弱（梯度消失 / 爆炸，记不住长远信息）强（门控 + 细胞状态稳定传递长距离信息）参数复杂度低（结构简单，参数少）高（多了门控参数，计算量更大）训练难度易训练（参数少）但效果差（长序列）难训练（参数多、计算量大）但效果好（长序列）适用场景短序列数据（如 10 个词以内的短句、短时序）
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2）
renjt01的博客
12-05 130
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2） 四、池化层 五、全连接层 六、输出层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
[论文笔记] End-to-End Audiovisual Fusion with LSTMs
2302_76169191的博客
12-03 573
本文是《End-to-end visual speech recognition with LSTMs》的进阶篇。它将基于 LSTM 的端到端架构从视觉（Visual）扩展到了视听（Audiovisual）领域，并将任务从单纯的“说话内容识别”扩展到“语音识别和非语言发声分类”。
基于协同过滤和深度学习的视频推荐系统设计与实现
最新发布
电脑管家
12-07 861
本文介绍了一个融合协同过滤和深度学习技术的视频推荐系统。系统采用分层架构，包含数据预处理、模型层、推荐引擎和服务层。核心算法实现包括：1)基于SVD矩阵分解的协同过滤，使用Surprise库实现；2)神经网络协同过滤模型，通过Embedding层学习用户和视频的隐向量表示。系统采用加权融合策略(CF占40%，深度学习占60%)结合两种算法结果，并引入分类多样性机制优化推荐效果。技术栈选用Python生态工具链，包括NumPy/Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和Flask等。该系统
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