深度学习(训练/开发/测试集)的划分技巧
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
深度学习(训练/开发/测试集)的划分技巧
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
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小數據量時代(100 - 1000 - 10000條左右或更多):
一. 70%訓練集 , 30%測試集
二. 60%訓練集 , 20%交叉驗證集 , 20%測試集
大數據量時代(1000000條左右):
一. 98%訓練集 , 1%交叉驗證集 , 1%測試集
二. 99.5%訓練集 , 0.25%交叉驗證集 , 0.25%測試集
三. 99.5%訓練集 , 0.4%交叉驗證集 , 0.1%測試集
確保驗證集和測試集的數據來自同一分布:
這樣的情況下沒有測試集可能也沒有問題.(僅有驗證集)
print_r('點個贊吧'); var_dump('點個贊吧'); NSLog(@"點個贊吧!") System.out.println("點個贊吧!"); console.log("點個贊吧!"); print("點個贊吧!"); printf("點個贊吧!\n"); cout << "點個贊吧!" << endl; Console.WriteLine("點個贊吧!"); fmt.Println("點個贊吧!") Response.Write("點個贊吧"); alert(’點個贊吧’)轉載于:https://www.cnblogs.com/Mrzhang3389/p/10160382.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的深度学习(训练/开发/测试集)的划分技巧的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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