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划分验证数据和测试数据
日月光华老师
2023-01-13 03:08:04
课时名称
课时知识点
划分验证数据和测试数据
划分验证数据和测试数据
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数据
集
划分
：手动
划分
文件夹中的图片
数据
集为训练集、
验证
集和测试集
ataset_folder表示原始图片
数据
集所在的文件夹路径，output_folder表示
划分
后的
数据
集存储的文件夹路径，train_ratio、val_ratio和test_ratio表示训练集、
验证
集和测试集所占比例。代码将会遍历读取文件夹中的图片...
训练
数据
，
验证
数据
和
测试
数据
一部分是训练
数据
，用于构建模型，一部分是
测试
数据
，用于检验模型。但是，有时候模型的构建过程中也需要检验模型，辅助模型构建，所以会将训练
数据
在分为两个部分：1）训练
数据
；2）
验证
数据
（Validation Data）。...
训练集、
验证
集、测试集的
划分
训练集是用来训练模型的，通过尝试不同的方法和思路使用训练集来训练不同的模型，再通过
验证
集使用交叉
验证
来挑选最优的模型，通过不断的迭代来改善模型在
验证
集上的性能，最后再通过测试集来评估模型的性能。...
数据
集的
划分
--训练集、
验证
集和测试集
这里的不同模型主要是指对应不同超参数的神经网络,也可以指完全不同结构的神经网络.(通常用K折交叉
验证
法和留一法经行
验证
) 测试集:对于训练完成的神经网络,测试集用于客观的评价神经网络的性能....
Pytorch将
数据
集
划分
为训练集、
验证
集和测试集
我们可以借助Pytorch从文件夹中读取
数据
集，十分方便，但是Pytorch中没有提供
数据
集
划分
的操作，需要手动将原始的
数据
集
划分
为训练集、
验证
集和测试集，废话不多说，这里我写了一个工具类，帮助大家将
数据
集自动
划分
...
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