神经网络测试集的目的

神经网络测试集的目的是评估模型在未曾见过的数据上的性能。在训练阶段，我们使用训练集来训练模型，并使用验证集来评估模型的性能。然而，对于验证集来说，模型可能已经过拟合了训练数据，因此不能完全代表模型在新数据上的表现。因此，我们需要一个完全不同的、前所未见的数据集，即测试集，来评估模型的泛化能力。测试集应该是与训练集和验证集独立且不相关的，确保模型在真实场景中的性能表现。因此，测试集的目的是提供一个客观的衡量标准，以评估模型在一般情况下的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [神经网络训练集和验证集的原理理解](https://blog.csdn.net/qq_39624083/article/details/108781439)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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