深度学习中，数据集分为训练验证和测试，如何看待忽略验证集，直接在测试集上测试?
2023-11-08 阅读 29
在深度学习中，数据集的划分通常是将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集。这种划分的目的是为了评估模型的性能并进行模型选择。
训练集用于训练模型的参数，验证集用于调整模型的超参数以及评估模型的性能，而测试集则用于最终评估模型的泛化能力。
忽略验证集，直接在测试集上进行测试是不推荐的做法。因为在训练过程中，模型可能会根据验证集的性能来调整超参数，这样会导致模型在验证集上过拟合。如果直接在测试集上进行测试，就无法准确评估模型的泛化能力，因为模型可能已经在测试集上过拟合。
正确的做法是在训练过程中使用训练集和验证集来调整模型，最后在测试集上进行最终评估。这样可以更准确地评估模型的性能，并避免过拟合的问题。
更新于 2023年11月08日
