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深度學習(訓練/開發/測試集)的劃分技巧

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小資料量時代(100 - 1000 - 10000條左右):

一. 70%訓練集 , 30%測試集
二. 60%訓練集 , 20%交叉驗證集 , 20%測試集

大資料量時代(1000000條左右或更多):

一. 98%訓練集 , 1%交叉驗證集 , 1%測試集
二. 99.5%訓練集 , 0.25%交叉驗證集 , 0.25%測試集
三. 99.5%訓練集 , 0.4%交叉驗證集 , 0.1%測試集

確保驗證集和測試集的資料來自同一分佈:

這樣的情況下沒有測試集可能也沒有問題.(僅有驗證集)

print_r('點個贊吧')var_dump('點個贊吧')NSLog
(@"點個贊吧!") System.out.println("點個贊吧!"); console.log("點個贊吧!"); print("點個贊吧!"); printf("點個贊吧!\n"); cout << "點個贊吧!" << endl; Console.WriteLine("點個贊吧!"); fmt.Println("點個贊吧!") Response.Write("點個贊吧"); alert(’點個贊吧’)