绘制神经网络中训练验证和测试的均方误差

Question

嗨，我看到许多均方误差（MSE）图，如下所示：

我对生成蓝线（训练）的理解如下： 通过一定的优化算法来优化权重和偏差值。对于每个时期，计算 MSE。

但是，我不明白如何生成绿线和红线。

Answer 1

您了解验证和测试数据的目的吗？

假设您正在使用 100,000 条数据训练神经网络。你应该将它们随机分成。训练（60,000）、验证（20,000）和测试（20,000）。

训练数据是网络实际训练出来的数据，验证数据是在每个时期检查的数据：这样做是为了防止训练数据过度拟合，并优化超参数。

最后，您可以根据测试数据来测试网络，这是针对过度拟合的另一种测试。