是指将数据集划分为训练集、验证集和测试集的过程。这个过程是为了在训练神经网络模型时能够评估模型的性能和泛化能力。
数据划分的目的是为了避免过拟合(overfitting)问题,即模型在训练集上表现良好但在新数据上表现较差的情况。通过将数据集划分为训练集、验证集和测试集,可以更好地评估模型在不同数据集上的表现,从而选择最佳的模型。
常见的数据划分方法有以下几种:
数据划分在神经网络训练中起到了至关重要的作用。合理的数据划分可以帮助我们评估模型的性能和泛化能力,选择最佳的模型,并避免过拟合问题。
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