验证集

对于所有的训练集，训练一个epoch之后(当然也可以自己设定)，使用用验证集来测试一下模型训练效果，由于训练集和验证集的不可交性，所以在验证集上面的结果是有参考意义的。

验证集并没有参与训练过程中的梯度下降过程，狭义上来讲就是不参与反向传播过程中的参数更新。但是广义上来讲，验证集存在的意义确实参与了一个“人工调参”的过程，根据模型训练一段时间后，在valid data上的表现来决定是否需要训练提前终止，或者根据这个过程模型的性能变化来调整模型的超参数，如学习率，batchsize等因此，也可以认为，验证集也参与了训练，但是并没有使得模型去overfit验证集

验证集是否一定要有？

不一定要有

数据量较小（传统机器学习）

没有验证集，建议设置成训练集：测试集=7：3有验证集，训练集：验证集：测试集=6：2：2

深度学习

深度学习中若是数据很大，可以将训练集、验证集、测试集比例调整为98：1：1

参考网址

/fs1341825137/article/details/111218768