在k折交叉验证中，我们这样做：将数据分为k个（近似）等大小的子集。你会训练网络k次，每次训练时都排除一个子集，但在计算你感兴趣的错误标准时只使用被排除的子集。如果k等于样本大小，这被称为“留一法”交叉验证。“留v法”是交叉验证的一种更复杂且成本更高的版本，它涉及到排除所有可能的v个案例的子集。

“训练”和“测试”这两个术语是什么意思？我不太明白。

你能告诉我一些参考资料吗？我想通过例子学习这个算法。

Train classifier on folds: 2 3 4 5 6 7 8 9 10; Test against fold: 1Train classifier on folds: 1 3 4 5 6 7 8 9 10; Test against fold: 2Train classifier on folds: 1 2 4 5 6 7 8 9 10; Test against fold: 3Train classifier on folds: 1 2 3 5 6 7 8 9 10; Test against fold: 4Train classifier on folds: 1 2 3 4 6 7 8 9 10; Test against fold: 5Train classifier on folds: 1 2 3 4 5 7 8 9 10; Test against fold: 6Train classifier on folds: 1 2 3 4 5 6 8 9 10; Test against fold: 7Train classifier on folds: 1 2 3 4 5 6 7 9 10; Test against fold: 8Train classifier on folds: 1 2 3 4 5 6 7 8 10; Test against fold: 9Train classifier on folds: 1 2 3 4 5 6 7 8 9;  Test against fold: 10  

回答：

简而言之：训练是向算法提供反馈以调整其生成的分类器的预测能力的过程。

测试是确定算法生成的分类器的实际准确性的过程。在测试过程中，分类器会接受从未见过的数据实例，以最终确认其准确性与训练期间的准确性没有显著差异。

然而，你忽略了中间的一个关键步骤：验证（这就是你在10折/k折交叉验证中提到的）。

验证通常在每次训练步骤之后进行，目的是帮助确定分类器是否存在过拟合。验证步骤不会向算法提供任何反馈以调整分类器，但它有助于确定是否发生过拟合，并在训练应停止时发出信号。

可以这样思考这个过程：

1. 在训练数据集上进行训练。2. 在验证数据集上进行验证。如果（验证准确性的变化 > 0）   3. 重复步骤1和2否则   3. 停止训练4. 在测试数据集上进行测试。