CNN网络中训练集准确率和验证集准确率的区别

在CNN网络中，训练集准确率和验证集准确率的区别在于它们所使用的数据集不同。

训练集准确率是指模型在训练数据集上的准确率，也就是模型在学习的过程中使用的数据集。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，使得在训练集上的表现越来越好，因此训练集准确率一般比较高。

验证集准确率是指模型在验证数据集上的准确率，也就是模型在学习过程中没有使用过的数据集。在训练过程中，为了防止模型过拟合（即在训练集上表现很好，但在验证集或测试集上表现很差），我们需要使用验证集来检验模型的泛化能力。因此，验证集准确率一般比训练集准确率要低一些。

通常情况下，我们会使用训练集来训练模型，使用验证集来调整模型的参数，以及使用测试集来评估模型的表现。这样，我们可以更好地了解模型的性能并进行模型的选择。