为什么有些网络中只将数据分成训练集和测试集，没有验证集？

在机器学习中，我们通常需要将数据集分成训练集、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和评估模型的性能，测试集用于最终评估模型的泛化能力。

然而，在某些情况下，由于数据集较小或任务简单，我们可以只将数据集分成训练集和测试集来训练和评估模型。这种情况下，我们可以使用交叉验证或者网格搜索等技术来进行模型选择和超参数调整，从而减少需要使用验证集的次数。

另外，有些情况下，验证集和测试集的数据分布可能是相似的，这时候将数据集分成训练集和测试集就足够了，不需要再使用验证集。例如，在某些图像分类任务中，我们可以将数据集按照类别分成训练集和测试集，而每个类别的图像数量相对较少，且每个类别的图像分布相似，这时候就不需要使用验证集了。

总之，是否需要使用验证集取决于具体的任务和数据集，需要根据实际情况进行决定。如果数据集较小或任务简单，可以只使用训练集和测试集；如果数据集较大或任务复杂，建议使用训练集、验证集和测试集来更好地评估模型的性能。