训练集测试集验证集谁提出的

训练集、测试集和验证集是机器学习中常用的数据集划分方法，旨在评估模型的泛化性能。这个概念最早是由Andrew Ng等人在2002年提出的。在机器学习中，我们通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集三部分，其中训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的泛化性能。这种划分方法可以有效地避免模型在训练集上过拟合的问题，同时也可以避免在测试集上过拟合的问题。

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目标检测算法——将数据集划分为训练集和验证集

目标检测算法用于将数据集划分为训练集和验证集。在这个例子中，引用中的数据集包含了10,000张飞机图像，其中分为3334个训练图像、3333个验证图像和3333个测试图像。这个数据集是加州理工学院在2010年提出的细粒度数据集之一，也是目前细粒度分类识别研究的基准图像数据集之一。另外，引用中的衣服数据集总共收集了20种衣服的5,000张图像，其中使用了三种不同的方式来收集数据集，并使用了简单的神经网络纠正了标签错误。因此，目标检测算法可以根据需要将数据集划分为训练集和验证集，以便用于模型的训练和验证。

写一个代码，用VGG16分析JAFFE数据集，并划分训练集、验证集和测试集

好的，关于您提出的问题，我可以为您提供以下代码：

import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten

# 数据集目录
path = "datasets/jaffe/"

# 定义数据增强器
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
                                   shear_range=0.2,
                                   zoom_range=0.2,
                                   horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 划分数据集
train_set = train_datagen.flow_from_directory(path+'train',
                                               target_size=(48, 48),
                                               batch_size=64,
                                               class_mode='categorical')

val_set = test_datagen.flow_from_directory(path+'val',
                                            target_size=(48, 48),
                                            batch_size=32,
                                            class_mode='categorical')

test_set = test_datagen.flow_from_directory(path+'test',
                                             target_size=(48, 48),
                                             batch_size=32,
                                             class_mode='categorical')

# 定义VGG16模型
vgg = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3))

# 冻结前15层
for layer in vgg.layers[:-15]:
    layer.trainable = False

# 添加新的层
x = Flatten()(vgg.output)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
x = Dropout(0.5)(x)
x = Dense(7, activation='softmax')(x)

# 定义模型
model = Model(inputs=vgg.input, outputs=x)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_set,
                    steps_per_epoch=train_set.n//train_set.batch_size,
                    epochs=50,
                    validation_data=val_set,
                    validation_steps=val_set.n//val_set.batch_size)

# 评估模型
score = model.evaluate(test_set, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

该代码使用VGG16模型对JAFFE数据集进行分类，同时将数据集划分成训练集、验证集和测试集。其中，训练集用于训练模型参数，验证集用于优化模型，测试集用于评估模型性能。模型的参数将会在50次迭代中优化。