从本节博文开始，将会有几篇博文的内容探究的是如何对模型进行评估，模型是好是坏？模型能否拟合？

• P20 （本篇）模型的诊断，验证集
• P21 正则化
• P22 过拟合和欠拟合的探究2，偏差与方差

本篇博文省流版：
验证集用来判断是否过拟合欠拟合，通常数据集分配为：60% 训练集 + 20% 验证集 + 20% 测试集，model.fit 训练中，验证集就像一个眼睛，会一直观察着模型的训练会不会导致过拟合与欠拟合的发生。

为什么需要评估模型

在机器学习中，我们使用模型来对数据进行预测和分类。模型的好坏通常是指模型的预测精度和泛化能力。

模型的预测精度是指模型在给定输入数据时产生正确输出的能力。通常使用不同的指标来衡量模型的预测精度，如准确率、召回率、F1分数等。

模型的泛化能力是指模型在未曾见过的数据上的表现能力。模型应该能够正确地预测未知数据的输出结果。如果模型只是在训练数据集上表现良好，但在未曾见过的数据上表现差，那么我们就称这个模型出现了过拟合。过拟合的模型会过度关注训练数据的细节，导致无法对新数据进行准确的预测。相反，如果模型在训练数据集和测试数据集上的表现都很差，那么我们就称这个模型出现了欠拟合。欠拟合的模型在训练数据集和测试数据集上都不能正确地进行预测。

不管是在回归模型上，还是分类模型任务中，都会存在着过拟合和欠拟合的现象：

因此，好的模型应该在训练数据集和测试数据集上都能表现良好，同时具有较高的预测精度和较好的泛化能力。而验证集，则是机器学习中常用的一种评估模型性能的方法。

什么是验证集

验证集，validation set，又称为交叉验证集，cross validation set，用于评估机器学习模型的性能的数据集。

在训练模型时，通常会将数据集划分为三个部分：训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估最终模型的性能，而验证集则用于调整模型的超参数和选择最佳的模型，如下图：

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❓ 到这里往往会产生第一个疑惑：“有测试集，为什么还需要验证集？”

验证集与测试集

省流： 验证集和测试集都是用于评估模型，但是验证集是在模型训练中，测试集则是在模型训练后；

最简单的模型训练流程：

① 选择模型
② 训练调整参数
③ 梯度下降降低损失值
④ 重复 ②~③
⑤ 输出模型，测试集判断准确率

非省流：
验证集的作用在于帮助调整模型的超参数以及选择最佳模型。在训练过程中，验证集数据不参与模型参数的更新，而是用于评估当前模型的泛化能力。通过观察验证集上的性能指标，可以判断模型是否出现了过拟合或欠拟合等问题，并对模型进行相应的调整，以提高模型的性能。

测试集的作用是在模型训练和调整完成后，对最终模型的性能进行评估，用于模拟模型在实际应用中的性能。测试集应该是独立于训练集和验证集的数据集，而且在训练过程中不能使用测试集数据进行任何调整，否则测试集就失去了独立性，无法真实地评估模型的性能。

虽然可以通过测试集的数据来判断模型是否过拟合，但测试集的数据只能在训练结束后使用。而且测试集的数据不能用于调整模型，否则可能会导致测试集的偏差，影响最终评估结果的准确性。因此，在训练过程中，验证集的作用非常重要，它可以帮助调整模型的超参数以及选择最佳模型，从而避免过拟合等问题。

❓ 这时，第二个问题来了，验证集是如何参与到神经网络中的呢？这就延伸出两个问题：

• 神经网络中的验证集有什么作用？
• 如何使用验证集调整神经网络参数？

验证集与神经网络

神经网络中的验证集有什么作用

虽然验证集不能自动调整模型或直接影响模型的训练过程，但它在模型选择、调参和评估等方面仍然具有重要作用。

• 模型的选择
  首先，验证集在模型选择方面的作用是帮助选择最佳的模型。在训练多个模型后，使用验证集来评估每个模型的性能，并选择性能最好的模型作为最终的模型。
• 模型的参数调整
  其次，验证集在超参数调整方面的作用是帮助选择最佳的超参数组合。在训练同一模型的多个版本时，使用验证集来评估每个版本的性能，并选择超参数组合表现最佳的版本。
• 模型的评估
  最后，验证集在模型评估方面的作用是提供对模型性能的独立评估。在使用测试集评估模型性能前，通常需要使用验证集来对模型进行调整和优化，以确保测试集的评估结果是准确的。

因此，虽然验证集不能直接影响模型的训练过程，但它在模型选择、调参和评估等方面仍然具有重要作用。

❓ 上文中提到模型的选择，那么什么是模型的选择，如何进行模型的选择？

神经网络模型的选择

选择模型1，还是模型2，还是模型3？

在神经网络中，模型的选择通常是指选择不同的神经网络结构，例如不同的层数、节点数、激活函数等，以满足不同的任务需求和数据特征。因此，在神经网络中，模型的选择是非常重要的。

虽然深度学习领域已经出现了很多经典的神经网络结构，例如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception 等，但在具体应用中，仍然需要根据具体任务和数据特征选择适合的神经网络结构。不同的神经网络结构可能具有不同的优缺点，例如一些结构可能具有更好的分类性能，而另一些结构可能更适合处理序列数据或图像数据等。

在进行模型选择时，一般需要考虑以下因素：

• 任务需求： 根据任务的类型和需求，选择适合的神经网络结构。例如，对于图像分类任务，通常使用卷积神经网络（CNN）结构，而对于序列数据处理任务，通常使用循环神经网络（RNN）结构。

• 数据特征： 根据数据的特征和规模，选择适合的神经网络结构。例如，对于图像数据，如果数据规模较小，可以选择浅层的 CNN 结构；如果数据规模较大，可以选择深层的 ResNet 结构。

• 计算资源： 根据计算资源的限制和可用性，选择适合的神经网络结构。例如，对于计算资源较为有限的情况，可以选择轻量级的神经网络结构，如 MobileNet、ShuffleNet 等。

总之，在神经网络中，模型的选择仍然是非常重要的，并且需要根据具体的任务需求、数据特征和计算资源等因素来进行选择。

如何使用验证集调整神经网络参数

如何根据验证集调整超参数？可以通过观察验证集的损失函数曲线：

图中 $J_{cv}$ 为验证集损失函数曲线 $J_{train}$ 为训练集损失函数曲线

验证集的损失函数，会有一个从大到小，然后又变大的波动曲线，第一个从大到小是因为伴随着梯度下降，参数的调整，整个模型的拟合效果不断提升；而第二个从小到大是因为伴随着不断地调整，会出现过拟合的现象，导致验证集地损失值增大。

其实本章的内容，只需要知道有一个集合称为验证集，作用是在模型的拟合过程中，参与到参数的调整过程中，目的就是为了观察是否出现过拟合与欠拟合现象。本文缺少过拟合和欠拟合具体地示例与出现后如何解决，这个将在博文：

• P22 过拟合和欠拟合的探究2，偏差与方差

中进行阐述。