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在机器学习中,一般将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set)。其中,测试集用来检验最终选择最优的模型的性能如何

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验证数据集是用于调整分类器的超参数(即架构)的示例的数据集。它有时也称为开发集或“开发集”。在人工神经网络中,超参数是例如隐藏单元的数量。它以及测试集(如上所述)应遵循与训练数据集相同的概率分布。

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