CNN 一般训练跟测试集的比例是 多少

### 回答1：
一般来说，CNN 的训练集和测试集的比例可以有很多种不同的设置方式。有些研究者会将数据集按照 7:3 的比例划分为训练集和测试集，有些研究者则会将数据集按照 8:2 的比例划分为训练集和测试集，还有些研究者会将数据集按照 9:1 的比例划分为训练集和测试集。

那么，CNN 一般训练跟测试集的比例是多少呢？其实没有一个确切的答案，因为这取决于你的项目需求和数据集的大小。但是，通常来说，CNN 的训练集和测试集的比例应该在 7:3 至 9:1 之间。

需要注意的是，不同的训练集和测试集比例可能会对模型的性能产生影响。如果训练集过小，模型可能会出现过拟合现象；如果测试集过小，模型可能会出现欠拟合现象。因此，在设置训练集和测试集的比例时，应该考虑到模型的性能和数据集的大小。

### 回答2：
在机器学习中，CNN网络模型的训练和测试集的比例一般可以根据具体任务和数据集的规模来确定。一般来说，常见的比例是将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集占总数据集的70-80%左右，测试集则占20-30%左右。

确定合适的训练和测试集比例是为了在模型训练过程中能够充分利用数据集来学习模型的参数，同时又保留足够的数据用于测试模型的准确性。如果训练集比例太小，模型可能无法从有限数据中学习到足够的特征，导致欠拟合；而如果训练集比例太大，测试集中的样本较少，可能无法全面评估模型的性能，导致过拟合。

此外，为了更准确地评估模型的性能，一种常见的做法是使用交叉验证。交叉验证可以将数据集划分为多个训练和测试集的组合，通过多次迭代训练和测试模型，计算平均性能指标。例如，常见的K折交叉验证将数据集划分为K个子集，每次选择其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，最终计算性能指标的平均值。

总而言之，CNN模型的训练和测试集比例的选择应该根据具体任务和数据集的特点来确定，同时也可以考虑使用交叉验证等方法来评估模型的性能。

### 回答3：
CNN模型的训练和测试集的比例通常取决于数据集的大小和数据的特性。在实践中，一般会将数据集划分为训练集和测试集两部分，以便在模型训练之后能够对其性能进行评估。常见的划分比例包括70:30、80:20和90:10等。

在深度学习领域，通常会选择较大的训练集，以便模型能够从更多的样本中学习到更全面的特征。一般而言，训练集应该占总样本数的大部分，即70%到90%左右，而测试集则占剩下的10%到30%左右。

划分训练集和测试集的目的是为了评估模型的泛化能力，即模型对新样本的适应能力。训练集用于模型的训练和参数优化，而测试集则用于模型性能的评估和验证。通过将测试集与训练集分开，可以更加客观地评估模型的泛化能力，避免模型过拟合训练数据的问题。

需要注意的是，训练集和测试集的划分应该是随机的，并且要保证两者之间的数据分布是相似的，以避免数据偏差对模型性能评估的影响。此外，在实际应用中，还可以采用交叉验证等技术来更充分地评估模型的性能。