模型训练与验证理解

1.构造验证集 在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程当中，模型是很是容易过拟合的。深度学习模型在不断的训练过程当中训练偏差会逐渐下降，但测试偏差的走势则不必定。 在模型的训练过程当中，模型只能利用训练数据来进行训练，模型并不能接触到测试集上的样本。所以模型若是将训练集学的过好，模型就会记住训练样本的细节，致使模型在测试集的泛化效果较差，这种现象称为过拟合（Overfitting）。与过拟

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