mnist数据集是什么 什么是数据集？
什么是数据集？
数据集，又称数据集、数据集或数据集，是指由数据组成的一组集合。通常以数据集或数据集的形式。每列代表一个特定的变量。每一行对应一个成员的数据集。它列出每个变量的值，例如对象的高度和重量或随机数的值。每个值都称为数据。数据集的数据可以包括与行数相对应的一个或多个成员。
机器学习中训练集、验证集(开发集)、测试集如何划分？需要注意什么？
首先，我们需要了解训练集、验证集和测试集的含义。简单地说：
1。训练集用来训练模型并调整相应的参数（如权重）。验证集用于调整模型的超参数（如体系结构、训练前已确定的参数，如有多少高度）层，这就是为什么也称为开发集的原因）
3。测试集是用来获得最终模型的性能，比如精度
有了这个常识，你就知道怎么划分了。例如，如果你有一个数据集，你需要先做它
，如下图所示，只有有了这个基础，测试和验证集才有意义。
至于如何划分，我们需要看具体案例，参考斯坦福大学的深度学习课程https://cs230-stanford.github.io/train-dev-test-split.html没有具体的标准，但是尽量使验证集和测试集不要太少，例如1000000个图片集，验证和测试集不应小于10000，即1%。如果数据量不够大，通常是80-10-10的比例：
注意：随机不是完全随机的，它需要保证可重复性
好的，关这个话题就到此为止。如果遇到类似问题，如何找到正确答案？首先，你需要找到第一手资料。与其在百度上搜索，不如直接找到基本信息。在这种情况下，斯坦福学校的课程作为输入，所以你不会误入歧途。
欢迎关注“行知漫步”，共同学习和探讨新技术的应用
mnist数据集是什么 halcon和opencv哪个好 mnist数据集下载
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
