在机器学习中，练习集是用来练习模型的数据

练习集模拟案例-猫猫辨认模型

说了这么多，咱们无妨来一个模拟案例-猫猫辨认模型

此刻，咱们脑暴一下，如果咱们要练习一个辨认猫的图画分类模型，咱们该怎么预备练习集数据呢？

首要，图片的数量不能少。咱们至少要预备上万张图片，保证模型能够更全面地学习到猫的特征差异。

同时，咱们在搜集图片时，还需求注重图片的代表性。也就是说练习集应该包括各种各样的猫的图片。

这意味着咱们不仅需求搜集不同品种、年龄和颜色的猫的图片，还要搜集正面、旁边面、反面以及俯视和仰视角度的猫的图片。

此外，咱们还需求搜集在不同光照条件下拍照的猫的图片，如自然光、室内灯光和夜晚等。同时，还应该搜集各种布景环境的猫的图片，如草地、沙滩、大街等。

有了必定数量和代表性的图片后，在质量方面也不能忽视。因而，在搜集图片时，咱们需求保证练习会集的每一张图片都是高清的、无含糊或失真的，并且尽量防止使用过度处理或有滤镜效果的图片。

在图片中，猫的毛发、眼睛、耳朵等特征都是模型学习的重要根据，而高清图片能够为模型提供更丰富的细节信息。

如果图片质量较差，这些特征或许会被含糊或许丢掉，导致模型无法精确辨认。因而，在搜集练习数据时，咱们应尽量选择分辨率较高的图片，以便模型能够捕捉到更多的细节。

还有一点，咱们能够在搜集练习数据时，要尽量拿到无噪声的图片。由于无噪声的图片有助于提高模型的学习功率。

在实际场景中，拍照环境或许受到光线、设备等要素的影响，导致图片存在必定的噪声。这些噪声会对模型的学习产生搅扰，下降练习效果。

为了处理这个问题，要尽量选择光线充足、设备稳定的环境进行拍照，或许经过后期处理技术去除图片中的噪声。

此外，咱们还需求重视图片的颜色平衡和对比度。颜色平衡是指图片中各种颜色的散布是否均匀，对比度是指图片中明暗区域的对比程度。

一个具有良好颜色平衡和对比度的图片，能够更精确地反映猫的颜色和纹理信息，有助于模型进行精确的辨认。因而，在进行图片搜集时，咱们应尽量选择颜色平衡且对比度适中的图片，以提高模型的学习效果。

还有非常关键的一环，当咱们预备好了合适的图库后，咱们需求重视每张图画是否添加了正确的标签。正确的标签会告诉模型，图画中是否真的包括猫。这是模型能正确练习的前提。

最后，咱们将图片库数据进行区分，通常会区分出60%～80%左右的数量份额用于练习会集。剩余的区分到验证集和测验会集。

是不是觉得，机器辨认图片和咱们人类辨认图片，有很大的差异呢？连预备练习数据都有那么多注意事项，这和咱们随意拿一张有猫的图片教小孩辨认图中的猫，仍是很不一样的。

二、辅导员角色：验证集（Validation Set）

在机器学习中，练习集是用来练习模型的数据，而验证集通常是从原始数据会集区分出来的一个子集，用于在练习过程中检查模型的功能，是在过拟合或欠拟合的情况下对模型进行评估和调整的数据。

验证集的首要目的是为了找到一个最佳的模型及参数，使得模型在未知数据上的表现最好。

之前提到，练习集一般会占用60%或80%的份额，对应的验证集则一般会占用20%或10%的份额。区分份额的根据能够根据实际需求和数据集的大小来确定。

通常情况下，咱们能够使用随机抽样的方法从原始数据会集区分验证集。

验证集在整个模型练习的过程中起着关键的效果，咱们从几个方面出发，聊聊其重要性。