为什么有的深度学习训练,有训练集、验证集、测试集3个划分,有的只是划分训练集和测试集?

在机器学习和深度学习中,数据集的划分方式取决于任务需求、数据量以及模型开发流程的严谨性。


1. 三者划分:训练集、验证集、测试集

目的
  • 训练集(Training Set):用于模型参数的直接训练。
  • 验证集(Validation Set) :用于调参和模型选择(如调整超参数、选择网络结构、防止过拟合)。
  • 测试集(Test Set) :用于最终模型性能的无偏评估,模拟真实场景下的泛化能力。
为什么需要验证集?
  • 避免过拟合测试集:如果仅用测试集评估模型并反复调整参数,模型可能间接"记忆"测试集的分布,导致评估结果虚高。
  • 模型选择:验证集帮助选择最优超参数(如学习率、正则化系数)或模型架构(如ResNet vs. VGG)。
适用场景
  • 数据量充足(如ImageNet、COCO等大规模数据集)。
  • 需要严谨的模型开发流程(如学术研究、工业级应用)。
  • 超参数调优复杂(如网格搜索、随机搜索)。
典型流程
  1. 训练模型(训练集)。
  2. 调参和模型选择(验证集)。
  3. 最终评估(测试集,仅一次)。

2. 两者划分:训练集和测试集

省略验证集的原因
  • 数据量极小:若数据量过小(如仅几百样本),划分验证集可能导致训练数据不足,影响模型性能。
  • 简化流程:在快速实验或简单任务中,可能直接使用测试集评估(但存在风险)。
  • 交叉验证替代 :若数据不足,常用K折交叉验证替代固定验证集。
潜在风险
  • 数据泄露(Data Leakage):若反复用测试集调整模型,可能高估模型真实性能。
  • 缺乏模型选择依据:无法有效比较不同超参数或模型架构的优劣。
适用场景
  • 数据量极小(如医学影像数据稀缺)。
  • 快速原型验证(如教学示例、简单实验)。
  • 结合交叉验证:如将训练集拆分为K个子集,轮流作为验证集(无需单独划分)。

关键区别与选择建议

划分方式 适用场景 优点 缺点
训练/验证/测试集 数据充足、严谨的模型开发 无偏评估、调参灵活 需要更多数据
训练/测试集 数据稀缺、快速实验 简单直接 风险高、无法调参

实际案例

  1. 三者划分

    • 在ImageNet竞赛中,训练集用于训练,验证集用于调参,测试集用于最终排名。
    • Kaggle比赛中,选手在本地用验证集调参,提交结果后由平台用隐藏测试集评分。
  2. 两者划分+交叉验证

    • 在小数据集(如MNIST)上,可能将数据划分为训练集和测试集,同时通过交叉验证调参。

  • 推荐做法
    如果数据量允许,始终使用训练集、验证集、测试集三者划分,确保模型开发的严谨性。
  • 数据不足时
    优先使用交叉验证(如K折交叉验证),而不是简单地省略验证集。

最终,测试集应被视为"不可见数据",仅在模型完全确定后使用一次,以反映真实泛化能力。

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