大话人工智能之训练数据集

已于 2024-04-26 10:50:47 修改
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 人工智能 机器学习 深度学习
于 2024-04-26 10:49:05 首次发布
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本文介绍了训练集、验证集和测试集在机器学习中的角色，包括训练模型、调整参数、防止过拟合、选择最佳超参数和评估泛化能力。通过合理划分数据集，确保模型在未知数据上的稳健性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.训练集(Training Set)

     用于训练模型的数据集。训练集用来训练模型，拟合出数据分布规律，即确定模型的权重和偏置等参数，这些参数称为学习参数。

  • 训练集使用多次
  • 确定模型权重、偏置等学习参数
  • 训练出（学习出）模型通常情况下，训练集是原始数据集的一部分，用于训练模型的参数。模型通过训练集来学习数据的特征，并产生一个模型，以便在之后的预测中使用。

    通常情况下，训练集是原始数据集的一部分，用于训练模型的参数。模型通过训练集来学习数据的特征，并产生一个模型，以便在之后的预测中使用。

     训练集的质量决定了模型的准确性，通常情况下，训练集越大，模型能够学习到的信息就越多，性能也会相应提升。

2.验证集（Validation Set）

     用于验证模型性能的数据集。在模型训练过程中，验证集用来调整模型参数和超参数，以优化模型性能，避免过拟合，即验证集用于模型选择，并不参与学习参数的确定，而是为了选择出模型误差较小的模型参数和超参数。

  • 验证集使用多次
  • 调整并选择模型参数和超参数
  • 选择模型（验证模型性能）

     它通常是从原始数据集中划分出来的，用于在训练过程中调整模型的参数和超参数，以提高模型的性能。验证集的作用是帮助开发人员调整模型，避免模型过拟合或欠拟合。

      训练时，模型会不断地在训练集上进行迭代和优化 。然而，仅仅依赖训练集上的性能来评估模型的好坏是不够的。因为模型可能会过度拟合训练集中的数据，导致在未知数据上的性能下降。这时，验证集就派上了用场。

     通过将模型在验证集上进行测试，

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一、将从网上下载的文件中 ，xml文件全部放在新建的annotations中，png或jpg全部放在images中。 二、新建一个脚本文件split_train_val.py，用于划分训练集、测试集和验证集。具体代码如下 # coding:utf-8 import os import random import argparse parser = argparse.ArgumentParser() #xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下 parser.
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