需要精心预备和挑选练习集，确保它具有代表性和高质量

欢迎一同揭秘AI的世界。AI领域中，不管是模型，算法，仍是应用，都离不开数据。

假如将AI比方成一个厨师，那么数据就是食材。没有食材，厨师就无法烹饪出甘旨的佳肴。同样地，没有数据，AI就无法进行分析和猜测，无法提供有价值的信息和决议计划支持。

所以，我觉得很有必要在了解AI的初步阶段时，就先和咱们一同了解一下AI数据集是怎么回事。

不管你是厨师仍是食客，大致要知道一些，美食佳肴用哪些食材烹饪而成的吧？

原本呢，我是打算仅一篇文章就把数据集的事情说清楚的，但后面越写越发现，数据集的内容比我料想的要多，文章草稿拟完后，意外发现竟然有2万多字。

2万多字假如放在一篇文章中，不符合阅览习惯，不能发。所以，即使我已经将整体的内容草稿都写好了，仍是决定再投入一些精力和时刻，重新进行一轮拆分。

毕竟太长的内容，的确会影响到阅览的耐心，在短视频充满的当代，也不知道还剩多少人会有耐心看完一篇长文了。可见，内容太长，亟待拆解，分章阅览，许更适宜。

本篇依旧持续说数据集的故事，这是数据集的第三篇文章，和之前两篇有上下文的逻辑相关，但不会影响独立阅览。假如想一次性弄懂AI数据集，可以连着前面两篇一同看。

这是第三篇，我想说的是“练习集，验证集，测验集”的区别和联络，以及目前国内数据集的现状、挑战和应对之策。希望对你有协助。

全文8000字左右，预计阅览时刻12分钟，若是碎片时刻不行，建议先收藏后看，便于找回。

按例，开篇提供文章结构导图，便利咱们在阅览前总揽全局，有大致的画面框架。

一、练习集、测验集、验证集的不同之处

练习集、测验集、验证集这三者，在数据目的与功用、数据交互频率上、数据区分与比例以及运用时机等方面均有不同之处。

1. 目的与功用不同

练习集、测验集、验证集这三者的目的和功用不同。练习集首要用于练习模型，验证集首要用于在练习过程中选择模型和调整超参数，测验集则用来最终评估模型的功能。

【练习集】：练习模型

练习集用于模型练习，协助模型确定权重和偏置等参数，模型经过深入学习和了解练习会集的数据，逐步学会辨认其中的模式和规律，并逐步优化其猜测才能。

这就像是人类在学习语言和常识，一步步建立起自己的认知体系。

“九层之台，起于累土。”没有良好的练习集，模型就像是失去了根基的大树，无法稳固地生长和扩展。

因此，咱们需要精心预备和挑选练习集，确保它具有代表性和高质量，这样模型才能更好地了解和适应真实世界的改变。

【验证集】：选择和调参

验证集用于模型选择和超参数调整。它不参加学习参数的确定，首要协助咱们在很多可能性中，找到那些可以使模型功能到达巅峰的超参数，如网络层数、网络节点数、迭代次数、学习率等。

它有点像是暗地的智囊团，默默地为挑选最优模型超参数提供优质的咨询和建议。

验证集让咱们可以在实战之前，就预知模型的功能，然后做出最佳的选择。这种前瞻性的策略，不只可以提高模型的功率，更可以节约宝贵的时刻和资源。