神经网络训练集和验证集的原理理解

今天在学习《python深度学习》的时候，看到了这么一段话： 评估模型的重点是将数据划分为三个集合：训练集、验证集和测试集。在训练数据上训练 模型，在验证数据上评估模型。一旦找到了最佳参数，就在测试数据上最后测试一次。 你可能会问，为什么不是两个集合：一个训练集和一个测试集？在训练集上训练模型，然 后在测试集上评估模型。这样简单得多！ 突然就钻了个牛角尖，觉得验证集和训练集本是出自一个数据集，而且

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