数据集的划分，验证集参与训练了吗？
前言
在周志华老师的《机器学习》这本书中，我们知道训练机器学习以及深度学习的模型的时候，对数据集需要进行划分，通常划分成训练集和测试集，一般我们还会对训练集进行再划分一部分作为验证集。
一、验证集怎么用？
验证集参与训练了吗？
从《机器学习》这本书中，我们知道，训练集是拿来训练模型参数的，对于所有的训练集，训练一个epoch之后，我们会用验证集来测试一下模型在上面的性能，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。
但是重点是：
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验证集并没有参与训练过程梯度下降过程的，狭义上来讲是没有参与模型的参数训练更新的。
- 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，我们根据每一个epoch训练之后模型在valid data上的表现来决定是否需要训练进行early stop，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等等。
- 因此，我们也可以认为，验证集也参与了训练，但是并没有使得模型去overfit验证集
二、为什么需要测试集？
训练集就是用来训练参数的，说准确点，一般是用来梯度下降的。而验证集基本是在每个epoch完成后，用来测试一下当前模型的准确率，然后调整超参数。因为验证集跟训练集没有交集，因此这个准确率是可靠的。那么为啥还需要一个测试集呢？
这就需要区分一下模型的各种参数了。事实上，对于一个模型来说，其参数可以分为普通参数和超参数。在不引入强化学习的前提下，那么普通参数就是可以被梯度下降所更新的，也就是训练集所更新的参数。 另外，还有超参数的概念，比如网络层数、网络节点数、迭代次数、学习率等等，这些参数不在梯度下降的更新范围内。尽管现在已经有一些算法可以用来搜索模型的超参数，但多数情况下我们还是自己人工根据验证集来调。
那么就很明显了，我们还需要一个完全没有经过训练的集合，那就是测试集，我们既不用测试集梯度下降，也不用它来控制超参数，只是在模型最终训练完成后，用来测试一下最后准确率，确定模型的泛化能力强弱。
三、数据集的划分比例
一般情况而言划分比例： 数据量较小（传统机器学习） 没有验证集，训练集：测试集=7：3 有验证集，训练集：验证集：测试集=6：2：2
数据量较大（大数据划分）
假设有100W条数据，只需要拿出1W条来当验证集，1W条来当测试集，就能很好地work了。
因此，在深度学习中若是数据很大，我们可以将训练集、验证集、测试集比例调整为98：1：1
