为什么需要训练集、验证集(简单交叉验证集)和测试集？

为了创建高效的神经网络，需要不断进行训练(迭代)

一个神经网络的产生

从最开始的想法idea开始，然后付诸于代码code，根据结果验证反过来对一开始的想法idea进行修正，而这就完成了一次训练(迭代)

循环速率(迭代速率)

train/dev/test sets会加速神经网络的集成

数据的配置

一般将数据分为三个部分(train/dev/test sets)

在训练集和验证集之后得到匹配的神经网络，然后利用测试集来对当前神经网络进行评估

分配的演变

小数据时代：

70% train sets 30% test sets

60% train sets 20% dev sets 20% test sets

大数据时代：

绝大部分为train sets，极小部分为dev sets和test sets

对于百万量级的数据，可以分为98% train sets 1% dev sets 1% test sets

对于超百万量级的数据，可以分为99.5% train sets 0.25% dev sets 0.25% test sets

原因：

由于大数据量的存在，dev sets只需要对不同的算法进行验证与取舍即可，故得出几种合适的算法来优化性能即可，而test sets只需要对神经网络进行无偏评估即可，所以数据量不需要很大

补充：

一条法则：

dev和test sets最好来自同一分布(same distribution)，这样可以加快速率与优化性能

test sets不是必须的

如果不需要进行无偏评估，那么只用保证train/dev sets(训练验证集)即可