深度学习：培训中是否使用验证数据集？

Question

在监督学习中，原始数据分为三个部分：训练数据集，验证数据集和测试数据集。

训练数据集用于训练模型。

测试数据集最终用于评估模型，因此不在训练过程中使用。

我认为，验证数据集用于训练时调整模型的参数。

我想知道的是验证数据集是否用于训练。它用于计算权重和偏差吗？

Answer 1

是的，正如您所说，您使用验证数据进行超参数调整。验证数据的另一种用途是用于检查您是否过度拟合训练数据

Answer 2

在监督学习中，在训练阶段使用验证数据集，但使用训练数据集的方式不同。

由于目标是要获得一个可以高精度和/或高精度地对新实例进行预测/分类的模型，因此最小化错误非常重要。

因此，训练数据集用于计算神经元网络的权重和偏差。验证数据集用于计算误差并为下一个训练时期调整权重/偏差。这是通过使用验证数据集实例来预测标签，将其与实际标签进行比较并计算精度来完成的。

希望这可以帮助您阐明此主题。您还可以参考一些教科书。