3.4 模型验证与调优 (Validation & Tuning)

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3.4 模型验证与调优 (Validation & Tuning) 3.4 模型验证与调优 (Validation & Tuning) - PyTorch实战详解 3.4.1 模型验证的重要性模型验证是评估模型泛化能力的核心环节。在训练模型后，我们需要知道模型在真实世界数据上的表现如何，而不仅仅是在训练数据上的表现。验证过程可以帮助我们：评估模型的泛化能力: 了解模型在未见过的数据上的预测效果，判断模型是否能够有效地推广到新数据。检测过拟合和欠拟合: 通过比较模型在训练集和验证集上的表现，诊断模型是否存在过拟合（在训练集上表现好，验证集上表现差）或欠拟合（在训练集和验证集上表现都差）的问题。指导模型调优: 验证结果为我们调整模型结构、超参数等提供了重要的反馈信息，帮助我们改进模型。