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因为训练集和验证集是分开的，所以模型在验证集上面的精度在一定程度上可以反映模型的泛化能力。在划分验证集的时候，需要注意验证集的分布应该与测试集尽量保持一致。本节挑选了常见的一些技巧来讲解，与传统的机器学习模型不同，深度学习模型的精度与模型的复杂度、数据量、正则化、数据扩增等因素直接相关。所以当深度学习模型处于不同的阶段（欠拟合、过拟合和完美拟合）的情况下，大家可以知道可以什么角度来继续优化模型。

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测试集数据扩增（Test Time Augmentation，简称TTA）也是常用的集成学习技巧，数据扩增不仅可以在训练时候用，而且可以同样在预测时候进行数据扩增，对同一个样本预测三次，然后对三次结果进行平均。假设我们训练了10个CNN则可以将多个模型的预测结果进行平均。Dropout经常出现在在先有的CNN网络中，可以有效的缓解模型过拟合的情况，也可以在预测时增加模型的精度。在不同的任务中可能会

因为训练集和验证集是分开的，所以模型在验证集上面的精度在一定程度上可以反映模型的泛化能力。在划分验证集的时候，需要注意验证集的分布应该与测试集尽量保持一致。本节挑选了常见的一些技巧来讲解，与传统的机器学习模型不同，深度学习模型的精度与模型的复杂度、数据量、正则化、数据扩增等因素直接相关。所以当深度学习模型处于不同的阶段（欠拟合、过拟合和完美拟合）的情况下，大家可以知道可以什么角度来继续优化模型。