深度學習: 驗證集 & 測試集 區別
區別
| 類別 | 驗證集 | 測試集 |
|---|---|---|
| 是否被訓練到 | 否 | 否 |
| 作用 | 純粹用於調超引數 | 純粹為了加試以驗證泛化效能 |
| 使用次數 | 多次使用，以不斷調參 | 僅僅一次使用 |
| 缺陷 | 模型在一次次重新手動調參並繼續訓練後所逼近的驗證集，可能只代表一部分非訓練集，導致最終訓練好的模型泛化效能不夠 | 測試集為了具有泛化代表性，往往資料量比較大，測試一輪要很久，所以往往只取測試集的其中一小部分作為訓練過程中的驗證集 |
| 互相轉化 | 驗證集具有足夠泛化性（一般來說，如果驗證集足夠大到包括大部分非訓練集時，也等於具有足夠泛化性了） | 驗證集具有足夠泛化性時，測試集就沒有存在的必要了 |
| 類比 | 校內答辯（如果校內答辯比多校聯合答辯還有泛化性說服力，那麼就沒有必要再搞個多校聯合答辯了） | 多校聯合公開答辯 |
附言
說到底：
- 驗證集是一定需要的；
- 如果驗證集具有足夠泛化代表性，是不需要再整出什麼測試集的；
- 整個測試集往往就是為了在驗證集只是非訓練集一個小子集的情況下，好奇一下那個靠訓練集（訓練）和驗證集（調參）多次接力訓練出來的模型是不是具有了泛化效能，因而加試一下圖個確定。
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