每类图像12张,怎么划分训练集测试集验证集
时间: 2023-05-22 17:04:01 浏览: 60
可以使用随机划分的方法将每类图像分为训练集、测试集和验证集。首先,我们需要确定每类图像的总数,然后根据比例确定训练集、测试集和验证集的大小。为了保证随机性,可以使用随机数生成器对每张图像进行随机分配,确保每个集合中的样本是随机选择的,并且每个样本只出现在一个集合中。最后,可以使用这些集合进行模型训练和评估。
相关问题
500类人脸图像,每类12张,怎么划分训练集测试集验证集
可以使用传统的7:2:1的方式将数据集分为训练集、验证集、测试集。具体步骤如下:
1. 将每类500张图像随机分为4份,每份125张。
2. 从每类中的4份图像中,分别取出3份并合并,得到每类的训练集,共计375张图像。
3. 从每类中的剩余一份图像中,再分别取出一半,得到每类的验证集和测试集,共计125张图像。
4. 将所有类别的训练集、验证集、测试集合并,即可得到划分好的训练集、验证集、测试集,它们的比例分别为7:2:1。
需要注意的是,最好将每类图像进行随机打乱,以确保数据的分布均匀。同时也可以使用交叉验证等方法来验证模型的性能。
500类人脸图像,每类10张,怎么划分训练集测试集验证集
对于这个问题,常见的做法是使用 8:1:1 的比例将数据集划分成训练集、测试集和验证集。具体做法是,首先将每类人脸图像按照类别编号排序,然后将每类图像的前8张作为训练集,第9张作为验证集,第10张作为测试集。这样可以保证每个数据集中都包含各类别的样本,从而更好地评估模型性能。