在深度学习中，训练集、验证集和测试集的比例通常是根据具体的数据集和任务来确定的，没有固定的标准比例。
然而，以下是一些常见的比例建议：
1. 训练集（Training Set）： 通常占据总体数据集的大部分比例，通常在60%到80% 之间。更大的训练集可以帮助模型更好地学习数据的特征和模式，提高模型的性能。
2. 验证集（Validation Set）： 验证集用于调整模型的超参数和进行模型选择，以避免过拟合。通常建议在训练集中划分出一小部分数据作为验证集，比例一般在10%到20% 之间。
3. 测试集（Test Set）： 测试集用于最终评估模型的性能和泛化能力，是模型在实际应用中的预测能力的一个衡量指标。通常建议保留一部分独立的数据作为测试集，比例可以在10%到20% 之间。
需要注意的是，以上比例仅为参考，实际情况可能因数据集规模、任务复杂性、数据分布等因素而有所不同。此外，对于较小的数据集，可能需要采用交叉验证等技术来更好地评估模型性能。
在划分数据集时，确保这三类数据集之间是相互独立的，并且能够代表数据的多样性和真实分布。同时，保持相同的划分方式和比例，可以使结果更具可比性，并确保评估结果的准确性。