训练集、测试集、验证集

一、三者的区别
训练集（train set）：  用于模型拟合的数据样本。
验证集（development set）：是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。
在神经网络中， 我们用验证数据集去寻找最优的网络深度（number of hidden layers)，或者决定反向传播算法的停止点或者在神经网络中选择隐藏层神经元的数量；

测试集： 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。

一个形象的比喻：

    训练集-----------学生的课本；学生 根据课本里的内容来掌握知识。

    验证集------------作业，通过作业可以知道 不同学生学习情况、进步的速度快慢。

    测试集-----------考试，考的题是平常都没有见过，考察学生举一反三的能力。

传统上，一般三者切分的比例是：6：2：2，验证集并不是必须的。

 

二、为什么要测试集
a)训练集直接参与了模型调参的过程，显然不能用来反映模型真实的能力（防止课本死记硬背的学生拥有最好的成绩，即防止过拟合)。

b)验证集参与了人工调参(超参数)的过程，也不能用来最终评判一个模型（刷题库的学生不能算是学习好的学生）。

c) 所以要通过最终的考试(测试集)来考察一个学(模)生(型)真正的能力（期末考试）。

但是仅凭一次考试就对模型的好坏进行评判显然是不合理的，所以接下来就要介绍交叉验证法

 

 

反向传播算法实例推导：

https://blog.csdn.net/ft_sunshine/article/details/90221691