訓練集，測試集和驗證集劃分的意義
有了模型後，訓練集就是用來訓練引數的，說準確點，一般是用來梯度下降的。而驗證集基本是在每個epoch完成後，用來測試一下當前模型的準確率。因為驗證集跟訓練集沒有交集，因此這個準確率是可靠的。那麼為啥還需要一個測試集呢？
這就需要區分一下模型的各種引數了。事實上，對於一個模型來說，其引數可以分為普通引數和超引數。在不引入強化學習的前提下，那麼普通引數就是可以被梯度下降所更新的，也就是訓練集所更新的引數。
另外，還有超引數的概念，比如網路層數、網路節點數、迭代次數、學習率等等，這些引數不在梯度下降的更新範圍內。儘管現在已經有一些演算法可以用來搜尋模型的超引數，但多數情況下我們還是自己人工根據驗證集來調。
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