下列关于训练模型的说法中，错误的是______。
A: 训练模型的过程，就是计算损失函数梯度，迭代更新模型参数
B: 只采用训练集来更新模型参数
C: 训练集和测试集都参与了对模型参数的更新
D: 训练集和测试集的误差都需要被记录下来
A: 训练模型的过程，就是计算损失函数梯度，迭代更新模型参数
B: 只采用训练集来更新模型参数
C: 训练集和测试集都参与了对模型参数的更新
D: 训练集和测试集的误差都需要被记录下来
C
举一反三
- 以下关于训练集、验证集和测试集说法不正确的是( )。[br][/br]选项: A: 测试集是纯粹是用于测试模型泛化能力 B: 训练集是用来训练以及评估模型性能 C: 验证集用于调整模型参数 D: 以上说法都不对
- 下列关于数据集的说法，正确的是______。 A: 训练集用来训练模型，确定模型参数 B: 验证集用来评估模型的泛化能力 C: 测试集用来确定网络的超参数 D: A、B、C均错误
- 测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。
- 一般地，不会把给定的整个数据集都用来训练模型，而是将其分成训练集和测试集两部分，使用训练集对模型进行训练或学习，然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。
- 训练模型时，常根据测试集的性能调节模型的参数
内容
- 0
训练模型时，常根据测试集的性能调节模型的参数 A: 正确 B: 错误
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训练集用来在模型训练阶段测试模型的好坏
- 2
在模型训练的时候为什么要将数据集拆分成训练集和测试集？（ ） A: 测试集与训练集数据不能有重复.防止过拟合 B: 需要划分测试集数据用来调参 C: 数据集太多.训练模型用不了这么多数据
- 3
可以根据训练集效果调整模型参数。
- 4
超参数的选择要使模型在哪个数据集上的误差尽可能小 A: 训练集 B: 测试集 C: 验证集 D: 以上全部