神经网络验证的概念

Question

我对NN的验证概念有疑问。假设我有100组输入变量（例如8输入，X1，...，X8）并且想要预测一个目标（Y）。现在我有两种使用NN的方法： 1-使用70组数据训练NN，然后使用训练的NN预测其他30组Target进行验证，然后将这30组的输出VS Target绘制为验证图。 2-使用100组数据训练NN，然后将所有输出分成两部分（70％和30％）。绘制70％的输出VS相应的目标作为训练图。然后绘制其他30％的输出VS相应的目标作为验证图

哪一个是正确的？

另外，检查NN与新数据集和验证数据集之间的区别是什么？

由于

Answer 1

如果数据已用于培训，则无法使用数据进行验证，因为经过培训的NN已经“知道”您的验证示例。这种验证的结果将是非常有偏见的。我肯定会使用第一种方式。