训练集 验证集 测试集

本文介绍了如何合理地将数据集划分为训练集、验证集和测试集,并提供了具体案例,如针对猫图片分类器的数据集划分策略。

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训练集:训练数据

验证集:得出模型的精度等一系列数据用于改进模型

测试集:得到模型的精度等一系列数据用于发表论文等。。。

 

如果数据量比较小可以把验证集和测试集合并

一般来说 验证集和测试集各1k个样本就够了

其他的全部丢到训练集去吧

 

比如我们现在要训练猫的分类器

然后我们有一个app,模型的最终目标是分类app拍出来的照片

而app拍出来的照片会比较模糊

现在的训练数据是我们有2k张app拍出来的照片 A

1w张网络爬虫爬出来的照片 B

这试我们应训练集:B + 1000张A中的照片

     验证集:剩下的A中的照片

 

因为我们是通过验证集来评价网络,调整网络的

所以验证集中必须是我们要的东西

 

转载于:https://www.cnblogs.com/shensobaolibin/p/8955840.html

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