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前言
对深度学习中的相关概念一直含糊不清，尤其是验证集和测试集，一直感觉差不多，查阅相关资料后，有了较深的理解，在此记录，方便之后在查看或者补充。
参数和超参数
- 参数：指模型可以根据数据可以自动学习出的变量，如深度学习的权重，偏差等。
- 超参数：人工根据经验给定用来确定模型的一些参数，不同的超参数对应不同的模型。深度学习中，超参数有：学习速率，迭代次数，网络层数，每层神经元的个数等。
训练集、验证集、测试集的作用
- 训练集用来调试神经网络
- 验证集用来查看训练效果
- 测试集用来测试网络的实际学习能力
- 训练集很好理解，就是用来训练模型的数据，参与调节网络的参数和参数权重的更新。
比较容易混淆的是验证集和测试集。
- 验证集用于评估模型和超参数调整，是在训练过程中就要使用的。比如训练了几个epoch之后，可以观察模型在验证集上的表现，可以监控模型是否发生过拟合现象。如果训练集准确率一直上升，验证集不升反降，那么我们认定此模型发生过拟合，那么我们可以借此选择停止训练的时间点，同时此时可以调整模型上的超参数继续训练，避免先前出现的问题。这就可以在训练中及时做出调整，而不用等整个模型训练结束，注意只是作为依据，并不直接参与模型参数的改变。相当于是及时止损。
- 测试集是用来评估模型的最终泛化能力，也就是模型已经训练出来了，再不改动了，此时就用测试集去测试，因此测试集不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。
同时，如果对模型做出了改动，要用模型在验证集上的表现来衡量改动是否是好的，同时尽可能保证验证集与测试集的数据分布是相同的，其实就相当于用验证集近似测试集。
博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/113296640中进行了一个很形象的比喻：
- 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。
- 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)。
- 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)。
- 因此通过最终的考试(测试集)来考察一个学(模)生(型)真正的能力(期末考试)
数据集的划分
一般训练集、验证集和测试集的划分比例是 6 ：2 : 2。当然也可以没有验证集。
参考资料
[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/113296640
[2] https://www.zhihu.com/question/67088399