train_test_val

在深度学习中，通常会将数据集划分为三个部分：train（训练集）、test（测试集）和validation（验证集）。训练集用于模型的训练，验证集用于选择模型参数，测试集用于评估模型的性能。

训练集（train）是用于反向迭代的数据集，用于训练模型的参数。验证集（validation）在训练过程中用于评估模型的性能和选择最佳的模型参数。测试集（test）是在训练结束后，用于最终评价模型性能的数据集。

在Caffe中，train_val.prototxt文件中的val层实际上是指validation（验证集），而不是test（测试集）。通过观察validation的loss和train的loss，可以确定需要的模型。\[1\]

一般来说，训练时不能使用测试集（test）进行反馈，以免污染训练数据。因此，通常会将训练集（train）再划分为训练集（train）和验证集（validation）。训练集用于反向迭代，验证集用于选择模型参数。\[2\]

验证集（validation）在训练过程中可以帮助我们实时观察训练的结果，及时判断学习状态。测试集（test）则是在训练模型结束后，用于评价模型结果的数据集。虽然验证集（validation）不是必需的，比例也可以设置很小，但是一般都会预留一部分数据用于检测模型性能，常见的比例是8:1:1。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [训练过程中的train，val，test的区别](https://blog.csdn.net/qq_37995260/article/details/100146401)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [3D机器学习（9）：过拟合、Train-Val-Test-交叉验证、防止过拟合、正则化regularization](https://blog.csdn.net/weixin_43242161/article/details/100977344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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