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在训练深度学习模型时，我们通常将数据集划分为三个部分。首先是训练集，它占据数据的60%到80%，用于训练模型参数。其次是验证集，占10%到20%，用于调整超参数和监控训练过程。最后是测试集，同样占10%到20%，用于对最终模型进行无偏评估。这种划分方式有助于评估模型的泛化能力。
训练集是深度学习中最核心的数据部分，通常占总数据的60%到80%。它的主要作用是让模型学习数据中的特征和模式。在训练过程中，数据通过前向传播输入到神经网络，模型计算预测结果并与真实标签比较，产生损失值。然后通过反向传播算法，模型根据损失值调整内部参数，如权重和偏置，以逐步提高预测准确率。这个过程会重复多次，直到模型性能达到要求或不再显著提升。
验证集是模型训练过程中的"质量检查员"，通常占总数据的10%到20%。它不直接用于训练模型参数，而是用来评估模型在训练过程中的表现。在这个图中，蓝线表示模型在训练集上的准确率，绿线表示在验证集上的准确率。随着训练轮次增加，我们可以看到验证集准确率先上升后下降，这表明模型开始过拟合训练数据。验证集帮助我们确定最佳的早停点，即在模型开始过拟合前停止训练。此外，验证集还用于调整超参数，如学习率、网络层数、正则化强度等，以找到最优的模型配置。
测试集是模型评估的最后一道关卡，通常占总数据的10%到20%。它的核心作用是对已完成训练和调优的最终模型进行客观、无偏的性能评估。测试集中的数据对模型来说是完全未见过的，因此能真实反映模型在实际应用中的泛化能力。在测试阶段，我们将测试数据输入到最终模型中，获得预测结果，然后通过各种评估指标如准确率、精确率、召回率、F1分数等来全面衡量模型性能。重要的是，测试集只能使用一次，如果基于测试结果再次调整模型，就会导致信息泄露，使得测试结果不再客观。
数据集划分有三种主要方法。第一种是随机划分，最为常用，通过随机抽样确保训练集、验证集和测试集的数据分布与原始数据集相似。第二种是分层抽样，特别适用于类别不平衡的数据集，它确保各个子集中不同类别的比例与原始数据集一致。第三种是时间序列划分，专门用于时间序列数据，按照时间顺序将较早的数据用于训练，中间的数据用于验证，较晚的数据用于测试，这样更符合实际应用场景。无论使用哪种方法，都需要注意避免数据泄露问题，确保验证集和测试集中的信息不会以任何形式泄露到训练过程中。此外，还要保证各个数据集之间的独立性，以获得客观的模型评估结果。