深度学习: 验证集 & 测试集 区别
区别
类别 | 验证集 | 测试集 |
|---|---|---|
是否被训练到 | 否 | 否 |
作用 | 纯粹用于调超参数 | 纯粹为了加试以验证泛化性能 |
使用次数 | 多次使用，以不断调参 | 仅仅一次使用 |
缺陷 | 模型在一次次重新手动调参并继续训练后所逼近的验证集，可能只代表一部分非训练集，导致最终训练好的模型泛化性能不够 | 测试集为了具有泛化代表性，往往数据量比较大，测试一轮要很久，所以往往只取测试集的其中一小部分作为训练过程中的验证集 |
互相转化 | 验证集具有足够泛化性（一般来说，如果验证集足够大到包括大部分非训练集时，也等于具有足够泛化性了） | 验证集具有足够泛化性时，测试集就没有存在的必要了 |
类比 | 校内答辩（如果校内答辩比多校联合答辩还有泛化性说服力，那么就没有必要再搞个多校联合答辩了） | 多校联合公开答辩 |
附言
说到底：
- 验证集是一定需要的；
- 如果验证集具有足够泛化代表性，是不需要再整出什么测试集的；
- 整个测试集往往就是为了在验证集只是非训练集一个小子集的情况下，好奇一下那个靠训练集（训练）和验证集（调参）多次接力训练出来的模型是不是具有了泛化性能，因而加试一下图个确定。
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原始发表：2017年10月07日，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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