在機器學習和深度學習中，數據集的劃分方式取決于任務需求、數據量以及模型開發流程的嚴謹性。

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1. 三者劃分：訓練集、驗證集、測試集

目的

• 訓練集（Training Set）：用于模型參數的直接訓練。
• 驗證集（Validation Set）：用于調參和模型選擇（如調整超參數、選擇網絡結構、防止過擬合）。
• 測試集（Test Set）：用于最終模型性能的無偏評估，模擬真實場景下的泛化能力。

為什么需要驗證集？

• 避免過擬合測試集：如果僅用測試集評估模型并反復調整參數，模型可能間接“記憶”測試集的分布，導致評估結果虛高。
• 模型選擇：驗證集幫助選擇最優超參數（如學習率、正則化系數）或模型架構（如ResNet vs. VGG）。

適用場景

• 數據量充足（如ImageNet、COCO等大規模數據集）。
• 需要嚴謹的模型開發流程（如學術研究、工業級應用）。
• 超參數調優復雜（如網格搜索、隨機搜索）。

典型流程

1. 訓練模型（訓練集）。
2. 調參和模型選擇（驗證集）。
3. 最終評估（測試集，僅一次）。

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2. 兩者劃分：訓練集和測試集

省略驗證集的原因

• 數據量極小：若數據量過小（如僅幾百樣本），劃分驗證集可能導致訓練數據不足，影響模型性能。
• 簡化流程：在快速實驗或簡單任務中，可能直接使用測試集評估（但存在風險）。
• 交叉驗證替代：若數據不足，常用K折交叉驗證替代固定驗證集。

潛在風險

• 數據泄露（Data Leakage）：若反復用測試集調整模型，可能高估模型真實性能。
• 缺乏模型選擇依據：無法有效比較不同超參數或模型架構的優劣。

適用場景

• 數據量極小（如醫學影像數據稀缺）。
• 快速原型驗證（如教學示例、簡單實驗）。
• 結合交叉驗證：如將訓練集拆分為K個子集，輪流作為驗證集（無需單獨劃分）。

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關鍵區別與選擇建議

劃分方式	適用場景	優點	缺點
訓練/驗證/測試集	數據充足、嚴謹的模型開發	無偏評估、調參靈活	需要更多數據
訓練/測試集	數據稀缺、快速實驗	簡單直接	風險高、無法調參

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實際案例

1. 三者劃分：

   • 在ImageNet競賽中，訓練集用于訓練，驗證集用于調參，測試集用于最終排名。
   • Kaggle比賽中，選手在本地用驗證集調參，提交結果后由平臺用隱藏測試集評分。

2. 兩者劃分+交叉驗證：

   • 在小數據集（如MNIST）上，可能將數據劃分為訓練集和測試集，同時通過交叉驗證調參。

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• 推薦做法：
  如果數據量允許，始終使用訓練集、驗證集、測試集三者劃分，確保模型開發的嚴謹性。
• 數據不足時：
  優先使用交叉驗證（如K折交叉驗證），而不是簡單地省略驗證集。

最終，測試集應被視為“不可見數據”，僅在模型完全確定后使用一次，以反映真實泛化能力。