前言 

以下介绍的训练数据集、验证数据集、测试数据集的概念均是来自沐神《动手学深度学习》中的介绍，并举常见的例子以方便理解

训练数据集

训练数据集就是我们所理解的概念，用来训练模型、更新参数的数据集。通过对其的多轮学习，反向传播不断更新模型参数（注意不是超参数），以获得预测能力更强的模型。

验证数据集

验证数据集是我们日常学习中很少提及到，但却一直在使用到的概念，不过我们通常都管它叫“测试数据集”。

我们通常借助验证数据集来选择模型的超参数，评估模型的 拟合/过拟合 。

在目前的学习中，大家都使用“测试数据集”的称呼来代替验证数据集，也就是说，当别人告诉你“测试数据集”时，你应该知道它真正的名字应该是“验证数据集”。

测试数据集

测试数据集是只用一次的数据集，即待模型的参数和超参数都确定后，用来衡量模型效果的数据集。

总结

训练数据集用来训练模型、更新模型参数。

目前我们通常叫做的“测试数据集”其实是“验证数据集”，在模型训练过程中，通过模型在验证数据集上的表现来选择超参数。

真正的“测试数据集”是在模型已经训练完后，用来估计模型泛化误差的。

将以上三个概念对标大学生的生活是：训练数据集可以看成日常学习，验证数据集可看成考前试卷模拟，测试数据集则才是真正的期末考试。