深度學習資料集的正確劃分
cs231n第二講影象分類裡提到的：
當你在設計機器學習演算法的時候，決不能使用測試集來進行調優。如果你使用測試集來調優，演算法容易對測試集過擬合。從另一個角度來說，如果使用測試集來調優，實際上就是把測試集當做訓練集，由測試集訓練出來的演算法再跑測試集，自然效能看起來會很好。這其實是過於樂觀了，實際部署起來效果就會差很多。所以，最終測試的時候再使用測試集，可以很好地近似度量你所設計的分類器的泛化效能。一般我們從訓練集中取出一部分資料用來調優，我們稱之為驗證集（validation set）。在實際情況下，很少用交叉驗證，主要是因為它會耗費較多的計算資源。一般直接把訓練集按照50%-90%的比例分成訓練集和驗證集。
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作者：宋天龍 連結：https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 來源：知乎 1. 綜合資料集 UCI資料集 UCI資料集中包括了眾多用於監督式和非監督式學習的資料集，數量大概400多個，其中很多資料集在其