1、AI學習筆記|優化基礎

一、數據集配置 有人將數據集劃分紅訓練集、驗證集和測試集，也有人只劃分紅訓練集和測試集。網絡 驗證集和測試集的數據來源要一致。架構 儘可能保證數據的來源一致。測試 對於小型數據集的劃分通常的分配比例是7/3（訓練集和測試集）或者6/2/2(訓練集、驗證集和測試集)優化 對於大型數據集的劃分通常的分配比例是98/1/1 或者99.5/0.4/0.1原理 二、欠擬合和過擬合 欠擬合：模型對訓練數據的預

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