测试集和验证集

验证集是用来辅助训练的，而测试集是最终评判的指标，它在整个训练过程中应当是不可见的。验证集的辅助作用体现在：

1. 通过观察验证Loss曲线，调整模型的结构，包括神经元数量、层数等等。
2. 通过观察验证Loss曲线，调整训练策略，比如过拟合时需要及时停止，数据集样本不足需要数据增强，关于这些情况的观察，可以查阅我另一篇博客《损失曲线能告诉我们什么》

而测试集比较好理解，就是最终判断模型的泛化性能的。很多时候看文章都没有提到验证集，因为它的确不是必要的，但如果调参感觉没有方向，可以加个验证集观察一下，多次验证以寻找模型的最佳训练策略和最佳结构。