我正在训练 yolov5 模型，并且有一个数据集，但我无法理解验证数据和测试数据之间的差异。我应该将数据集拆分为训练/测试/验证还是仅训练/测试？
验证数据集在拟合模型的超参数（例如神经网络中隐藏单元的数量 - 层和层宽度）时，对训练数据集上的拟合模型进行无偏评估。验证数据集可用于提前停止正则化（当验证数据集中的误差增加时停止训练，因为这是对训练数据集过度拟合的迹象）
在 Yolov5（和 Yolov8）中，您必须将图像分配给验证集。除非模型检测到验证集的路径，否则训练不会开始。验证集用作正则化技术，以防止过度拟合。