神经网络训练结果为什么进行五折交叉验证

神经网络模型的训练需要大量的数据集和计算资源，而且模型的优化需要经过多个阶段的训练和测试，为了更好地评估模型的稳定性和泛化能力，可以采用交叉验证的方式进行模型评估。五折交叉验证是其中一种常用的方法，将数据集分为5个部分，每次用其中4个部分作为训练集，1个部分作为测试集，然后共进行5次训练和测试，最终评估模型的性能表现。这样可以更好地避免过拟合和欠拟合等问题，同时提高模型的准确性和泛化能力。