ニューラルネットワークにおけるトレーニング、検証、テストセットの違いは何ですか?
このライブラリを使用して、学習エージェントを実装しています。 トレーニングケースを生成しましたが、検証セットとテストセットが何であるかわかりません。 先生は言う: 70%はトレーニングケース、10%はテストケース、残りの20%は検証ケースです。 編集する 私にはトレーニング用のこのコードがありますが、いつトレーニングを停止するかわかりません。 def train(self, train, validation, N=0.3, M=0.1): # N: learning rate # M: momentum factor accuracy = list() while(True): error = 0.0 for p in train: input, target = p self.update(input) error = error + self.backPropagate(target, N, M) print "validation" total = 0 for p …