将ImageFolder拆分为训练数据集和验证数据集

是在机器学习和深度学习任务中常见的操作，用于评估模型的性能和避免过拟合。下面是完善且全面的答案：

将ImageFolder拆分为训练数据集和验证数据集是指将一个包含图像数据的文件夹按照一定比例划分为两个部分，一部分用于训练模型，另一部分用于验证模型的性能。

分类：将ImageFolder拆分为训练数据集和验证数据集是一个数据预处理的步骤，属于数据集划分的一种。

优势：

评估模型性能：通过将数据集划分为训练集和验证集，可以在训练过程中使用验证集评估模型的性能，从而及时调整模型的参数和结构，提高模型的泛化能力。
避免过拟合：通过验证集的评估，可以及时发现模型的过拟合情况，避免模型在训练集上过度拟合，提高模型的泛化能力。

应用场景：将ImageFolder拆分为训练数据集和验证数据集适用于各种机器学习和深度学习任务，包括图像分类、目标检测、图像生成等。

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以上是关于将ImageFolder拆分为训练数据集和验证数据集的完善且全面的答案。

分裂DataLoader PyTorch

deep-learning、pytorch、dataloader

是否有可能将训练数据集的dataloader对象拆分为训练和验证数据集？torch.utils.data import DataLoadertrain_loader = DataLoader(train_dataset, batch_siz

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将ImageFolder拆分为训练数据集和验证数据集

python、deep-learning、computer-vision、pytorch

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如何使用pytorch将数据集拆分为自定义训练集和自定义验证集？

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使用验证、培训和测试集之间的顺序

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我试图了解机器学习中的模型评估和验证过程。具体而言，培训、验证和测试集的使用顺序和方式。使用训练集来拟合模型(找到最佳参

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PyTorch:使用torchvision.datasets.ImageFolder和DataLoader进行测试

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我是个新手，想让这个PyTorch CNN和一起工作。由于测试图像没有目标，我手动对一些测试图像进行了分类，并将类放在文件名中，以便能够进行测试(也许应该只使用一些火车图像)。我使用torchvision.datasets.ImageFolder类加载训练和测试图像。训练似乎奏效了。这里的代码是基于的，类似这样的代码在加载程序创建后立即

浏览 63提问于2018-03-03得票数 15

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如何使用torchvision.datasets.Imagefolder将数据分割成训练集和测试集？

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如何在训练和验证集上输入后使用交叉验证？

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目前，我已经获得了大约800个实例的数据集。我将其拆分为训练集和验证集，因为缺少值，所以我使用sklearn中的SimpleImputer，并对训练集进行fit_transform-ed，然后对测试集进行转换。我这样做是因为如果我想预测新的实例，如果有缺失值，那么我需要用我估算测试集的方法来估算它。现在我想使用交叉验证来训练和评

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Sklearn管道:当包括管道缩放时是否存在泄漏/bias？

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如何使用Python Numpy中的train_test_split将数据拆分成训练、测试和验证数据集？拆分不应该是随机的

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我想将数据类别划分为训练集、测试集和验证集。例如:如果我们在数据集中有3个类别:正、负和中性。正面类别分为训练、测试和验证。其他两个类别也是如此。数据的拆分比例为80%用于训练，20%用于测试。从80%的训练数据中，拆分10%用于验证数据。

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多项式回归中的正则化系数

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多项式回归中的过拟合，比较训练集的均方误差和验证集的均方误差。我不太理解这张图。在训练模型以学习参数时，我们必须设置λ=0，因为已经选择了λ的值并继续进行培训是没有意义的。，那么，随着λ值的变化，训练错误是如何变化的呢？将数据集划分为有效数据集和训练数据集，在训练集中对模

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深度学习:训练中是否使用验证数据集？

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在有监督学习中，原始数据分为三部分:训练数据集、验证数据集和测试数据集。测试数据集用于最终评估模型，因此不会在训练过程中使用。我认为，验证数据集用于在训练时调整模型的参数。我

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用于权重初始化的预训练深度学习模型

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当预训练深度学习模型(假设是深度卷积神经网络)以实现良好的权重初始化时，我是使用整个训练集而不进行验证(以避免信息泄漏)，还是只使用训练集的子集？

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为什么不在RandomizedSearchCV中评估过测试拟合结果？

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我正在尝试在sklearn中优化分类器和回归方法的hiperparameters。我有个问题。为什么在评估结果时，您选择例如最佳训练精度，而不是在测试中评估此结果，并使用其他训练精度迭代其他值以获得最佳测试精度？因为很明显，用于最佳训练精度的参数与用于最佳测试精度的参数不同。谢谢!

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训练精度很高，验证精度很高，但测试集的精度很低。

machine-learning、keras、deep-learning、computer-vision、conv-neural-network

我已经将数据集(大约28K图像)划分为75%的训练集和25%的测试集。然后，我随机抽取了15%的培训集和15%的测试集来创建验证集。目标是将图像分为两类。精确的图像样本不能共享。但它和附件中的那个相似。我使用这个模型:带有imagenet权重的VGG19，最后两层，可训练的，以及4个密集的层。

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在Matlab中训练数据集、验证数据集、测试数据集

matlab、validation、testing、dataset

我有4*81输入数据集和1*81输出/目标数据集。'divideblock'或'dividerand'将数据集随机分为培训、验证和测试。这样我就能

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在我的第一个TensorFlow项目中，我有一个大数据集(1M元素)，其中包含8个类别的元素，每个类别当然有不同数量的元素。我想把大数据集分成10个排他的小数据集，每个数据集都有大约1/10的每个类别。(这是为了10倍的交叉验证目的。) 我就是这样做的。最后，我有80个数据集，每个类别都有10个小数据集，然后使用sample_from_datasets从

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MATLAB神经网络训练命令中的数据划分

matlab、neural-network、artificial-intelligence、training-data、nntool

在MATLAB中训练神经网络时，我使用了"train“命令。这个命令是自动将数据划分为训练集、测试集和验证集，还是必须手动划分数据。

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神经网络训练时交叉验证？

neural-network、cross-validation、training

训练神经网络时的标准设置似乎是将数据分割成训练集和测试集，并一直运行到测试集上的分数停止提高为止。现在，问题是:测试分数中存在一定数量的噪声，因此单个最佳分数可能不符合网络状态，而网络状态最有可能是新数据上的最佳状态。我见过一些论文指出训练中的一个特定时代或迭代是“交叉验证最好的”，但我不知道这是如何确定的(论文没有提供任何细节)。“交叉验证的最佳”点不是有最好的测试分数的点。如

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