estimate the test accuracy

资 源 简 介

estimate the test accuracy

详 情 说 明

使用10折交叉验证评估神经网络的性能是一种统计上稳健的方法。通过将数据集分成10个大小相似的子集，每次迭代使用其中9个作为训练数据，剩下的1个作为测试数据，共进行10次训练和测试，每次选择不同的测试子集。

训练精度（training accuracy）通过计算模型在训练集上的预测正确率得到，反映了模型对训练数据的拟合程度。验证精度（validation accuracy）通常在交叉验证的每一折中，从训练数据中划分一部分作为验证集，用于调参或早停策略。测试精度（test accuracy）则是模型在每折测试集上的预测正确率，最终取10次测试精度的平均值作为模型的泛化性能评估。

这种方法能有效减少数据划分带来的偶然性，提高评估的可靠性。如果训练精度远高于测试精度，可能出现过拟合；若两者均较低，则可能是欠拟合或模型能力不足。