神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

 在神经网络中，数据集通常被划分为三个主要类别：训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）、和测试集（Test Set）。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。

1. 训练集（Training Set）：

   • 作用： 用于训练神经网络的参数和权重。
   • 特点： 包含大量的样本，模型通过训练集学习特征和模式。

2. 验证集（Validation Set）：

   • 作用： 用于调整模型的超参数，例如学习率、正则化参数等，以提高模型的泛化性能。
   • 特点： 模型在训练过程中不使用验证集的样本来调整参数，但会通过验证集的性能来判断模型是否过拟合或者欠拟合。
   • 一般在一个epoch中对所有训练集数据学习后进行一个验证当前训练参数的效果。

3. 测试集（Test Set）：

   • 作用： 用于最终评估模型的性能，检查模型对未见过的数据的泛化能力。
   • 特点： 模型在测试集上进行评估，测试集的样本在整个训练和验证过程中都没有被用到。

 通常，数据集的划分比例取决于具体的任务和可用数据量。一种常见的划分方式是将数据集的大部分用于训练，一小部分用于验证，以及另外一部分用于最终的测试。例如，常见的划分比例是70%训练集，15%验证集，15%测试集。这样的划分可以帮助确保模型既能够充分学习训练数据的特征，又能够在未见过的数据上表现良好。