深度學習--訓練集驗證集測試集合理劃分比例

衆所周知，在機器學習深度學習領域，合理劃分訓練集驗證集和測試集是很重要的，本文主要介紹如何劃分。機器學習 過去，人們運用機器學習傳統方法的時候，通常將訓練集和測試集劃爲7：3.學習 如有驗證集，則劃爲6:2:2. 這樣劃分確實很科學，當數據量不大的時候（萬級別及如下）。測試 但到了大數據時代，數據量陡增爲百萬級別，此時咱們不須要那麼多的驗證集和訓練集。大數據 假設有100W條數據，只須要拿出1W條

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