我正在训练一个CNN机器学习模型，用于检测和分类心律失常的不同类别。然而，我使用了测试集作为验证集，现在我的验证准确率达到了98%。我是否需要一个测试集，还是可以仅用验证准确率作为模型最终表现的指标？

回答：

一般来说，最好拥有训练集、验证集和测试集。如果你没有基于验证集对模型进行偏向性调整，可以通过验证准确率来很好地估计模型对未见过的图像的泛化能力。例如，如果你根据监控验证损失来调整学习率，你在某种程度上引入了对特定验证集的“偏见”。在这种情况下，最好使用一个独立的测试集来测试你的模型。它们的准确率可能会相似，但并非总是如此。如果你的验证集的概率分布不能代表潜在类别图像的完整概率范围，一个包含更广泛分布的独立测试集可能会产生较低的准确率结果。