假设我正在建立一个网络来定位对象。我的训练数据包括在5个不同位置捕获的图像以及一个较小的数据集（每个位置大约有2k张图像）。我应该添加所有图像，对其进行随机整理，然后将其分发到training（60％），dev（20％），test（20％）中，还是应该从3个位置（作为训练），1个位置（作为测试）和1个位置（作为位置）获取数据开发人员。
答案 0 :(得分：1)
理想情况下，训练集，测试集和验证集应从同一分布中提取，因此，您应添加所有图像，将它们混洗，然后将它们分布到训练中（60％），dev（20％） ，测试（20％）。同样，这也将帮助您使位置更加不变（因为它将学会忽略5个位置而不是3个位置），并通过增加的多样性更好地进行泛化。