一句話：訓練集用於「自動地」訓練調整模型中網路引數（weights）、驗證集用於調超引數（epochs輪數，幾層比較合適，啥時候過擬合，要不要dropout，要多大程度）、測試集測試模型泛化能力；
驗證集和測試集都應當和訓練集是同分布的資料，都不會進入網路中，直接訓練網路模型（根bp或前向傳播都沒關係）； 那麼為啥有兩個？為啥train-test兩種模型更廣為人知？實際上，驗證集是ai煉丹士的自留地，每次跑完一輪，驗證一下識別率，1）差異太大趕緊調過擬合 2）不收斂了，駐留在0.2 0.4等等趕緊中止模型改引數、改結構 3）達到預期了，可以停廷保留個好結果，好模型，好引數！
所以，對於小白、大眾，train-test是直接拿來即用的。對於玄學煉丹的親們，驗證集是最好的夥伴，當然比測試集重要，測試集可以沒有，驗證集不夠建只能「盲」煉？這不容易炸膛嗎？
說的比較好，細節可以看看
打亂訓練batch進入網路的成分，從而避免桌球式大改網路引數；
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