请问麻雀算法优化LSTM时，需要利用到验证集吗？

麻雀算法是一种基于莫卡普-威恩堡算法（MOGWO）的优化算法，它可以用来优化神经网络的超参数，包括LSTM的超参数。在使用麻雀算法优化LSTM时，通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集三个部分。

在麻雀算法中，我们会使用训练集来训练LSTM模型，并使用验证集来评估不同超参数组合下LSTM模型的性能。具体来说，我们会将不同超参数组合下的LSTM模型分别训练在训练集上，并在验证集上计算模型的损失函数或其他评价指标，以评估模型的性能。然后，我们可以根据验证集上的评估结果来选择最佳的超参数组合，以达到最优的性能。

最后，我们可以使用测试集来评估模型的泛化能力，以验证模型的性能是否达到预期。因此，在麻雀算法优化LSTM时，利用验证集是非常重要的，可以帮助我们选择最佳的超参数组合，以获得最佳的模型性能。