不能。验证集的作用在于模拟测试集，而测试集的最大特点就是「未知」，即在训练过程中是见不到的。正因为验证集和测试集在训练过程中都是未知的，你才可以说，「如果你的超参数适用于验证集，那么它们也大概会适用于测试集」。
但实际上，我们在人工选择超参数，并使用验证集来决定最终使用哪组超参数的过程，也可以看作验证集参与了超参数的训练过程，因此我们还需要一个完全没有参与过所有参数训练的测试集来作为最终的结果评估。.二、验证集与线上实际数据分布的偏差.不管...
对于训练集，验证集，测试集的概念，很多人都搞不清楚。网上的文章也是鱼龙混杂，因此，现在来把这方面的知识梳理一遍。让我们先来看一下模型验证（评估）的几种方式。在机器学习中，当我们把模型训练出来以后，该
很多机器学习入门者对测试集和验证集的概念有所混淆，甚至很多机器学习开发工程师常常都会混淆这两个概念。因为当我们采用验证集的时候，测试集好像和验证集实际上并没有多大区别，所以本文从学界定义到实践中的具体影响探讨验证集和测试集间的区别。
验证集有2个主要的作用：评估模型效果，为了调整超参数而服务调整超参数，使得模型在验证集上的效果最好说明：验证集不像训练集和测试集，它是非必需的。如果不需要调整超参数，就可以不使用验证集，直接用测试集来评估效果。
交叉验证是针对数据集太小的情况，想要充分榨干这个小数据集的光和热，数据集够大就不需要折腾这个了。直接举个例子说明：如果一个数据集有100条数据，按照8:2分为训练集和测试集（直接用测试集作为验证集），则应该用训练集的80条数据训练模型，用测试集的20条数据来测试训练的效果如何。
交叉验证.之所以出现交叉验证，主要是因为训练集较小。.无法直接像前面那样只分出训练集，验证集，测试就可以了（简单交叉验证）。.需要说明的是，在实际情况下，人们不是很喜欢用交叉验证，主要是因为它会耗费较多的计算资源。.一般直接把训练集...
与论文相关的实现过程应当是可以公开的。就眼下的学术风气而言，很多作者不予回应或者不敢回应很大程度上都是心虚的表现，如果程序真的编了数据也是真实的，就会有确定性的结果。如果论文涉及的数据无法重现和验证，就成了伪科学和猜想了。
在训练模型的时候，我们需要损失函数一直训练到0吗？显然不用。一般来说，我们是用训练集来训练模型，但希望的是验证集的损失越小越好，而正常来说训练集的损失降低到一定值后，验证集的损失就会开始上升，因...
2017-07-26求助，SCI审稿意见回来了，提了很多意见，不太清楚需要后续步...2013-12-01SCI论文审稿意见回来了，第一个审稿人让我援用他的7篇论文，...2017-06-24SCI审稿意见，我该怎么办22018-06-12英文期刊审稿完收到修改意见后，用不用给编辑发3
我们使用xx方法在验证集搜索超参数，搜索范围是xxxxx。我们进行了n次实验，取了最大值or算了均值方差。
搞机器学习的小伙伴们,免不了要在各种数据集上,给AI模型跑分。现在,PaperswithCode(那个以论文搜代码的神器)团队,推出了自动跑分服务,名叫sotabench,以跑遍所有开源模型为己任...
可能人家做了交叉验证，只是没有把验证数据写到论文里，而是直接给出了验证得到的最优参数组合。有的参数...
导语:摆脱过时的规则和思维定式刻不容缓!机器学习中,一般将样本数据分成的三部分:训练集、验证集和测试集。其中验证集在机器学习中所起到的作用是:开发模型总需要调节模型的参...
但是写学术论文,声称你的模型优于已有研究,却绝不能这么草率。注意,比较模型效能数值结果时,你只能拿不同的模型,在同样的测试集上面比。测试集不同,当然不可以。但模型A用测试集,...
在一篇新论文中,麻省理工CSAIL和亚马逊的研究者对10个主流机器学习数据集的测试集展开了研究,发现它们的平均错误率竟高达3.4%。其中,最有名的ImageNet数...
CSM生物设计论文要求但是这类专业,需要同学们注意的是,许多院校在初选时是不需要提交作品集,但是很多在初步审核过后的面试阶段,导师会要求提供过往作品的案例,甚至以自主命题的形式...
为什么很多人的稿子都写完了,都要投稿了,一检测重复率还是那么高?出现这种情况的作者,肯定是从头到尾把该犯的错误都犯了个遍,否则论文重复率不会很高,如果大家...
目录的话是论文中的一部分,在很多人的潜意识中就是只要是论文中的内容就是需要进行查重的,而目录也一定是需要进行查重的。对于目录的话就相当于一个指南针,告诉你论文的大体框架结构...
标题:写论文时如何证明没有用测试集调参,或者说是否需要给出证明?如题,在写论文时遇到的一个问题,划分了训练集与测试集,使用交叉验证调参,那么是否需要证明没有...