训练验证推理闭环
教材《人工智能导论》2.2.3 · 已审核
通俗解释
学习流程从数据构建与划分开始，经预测、计算损失、更新参数的循环训练，再用未参与训练的数据做推理评估。三个阶段承担不同职责。
例子
训练集更新参数，验证集选模型，最后用此前未参与选择的测试集评估。
容易混淆
测试数据不应在训练时反复用于调参。
检查理解
训练、验证和最终测试分别在什么时候使用？
查看参考答案
训练用于拟合参数，验证用于选超参数和停止条件，最终测试用于估计未见数据表现；测试集不应反复用于调参。
教材《人工智能导论》2.2.3 · 已审核
学习流程从数据构建与划分开始，经预测、计算损失、更新参数的循环训练，再用未参与训练的数据做推理评估。三个阶段承担不同职责。
训练集更新参数，验证集选模型，最后用此前未参与选择的测试集评估。
测试数据不应在训练时反复用于调参。
训练、验证和最终测试分别在什么时候使用？
训练用于拟合参数，验证用于选超参数和停止条件，最终测试用于估计未见数据表现；测试集不应反复用于调参。