我的问题是基于另一位用户提出的问题：在神经网络中，训练集、验证集和测试集有什么区别？

当通过观察验证集和训练集的表现达到最小均方误差（MSE）时终止学习后，使用训练好的net结构，如果未见过的测试集的表现略差于训练集，我们就面临过拟合问题。尽管在学习过程中选择了验证集和训练集表现几乎相同的模型参数，我总是遇到这种情况。那么，为什么测试集的表现会比训练集差呢？

回答：

训练数据= 我们用来训练模型的数据。

验证数据= 我们用来在每个周期或运行时测试模型的数据，以便我们可以因为过拟合或其他模型问题而手动提前停止模型。例如，假设我在模型上运行1000个周期，在第500个周期时，我发现我的模型在训练数据上的准确率为90%，在验证数据上的准确率为70%。现在我可以看到我的模型在过拟合。我可以在1000个周期完成之前手动停止训练，并进一步调整我的模型，然后观察其行为。

测试数据= 在模型完成1000个周期的训练后，我将预测测试数据并查看测试数据的准确率。其准确率为86%。

我的训练准确率为90%，验证准确率为87%，测试准确率为86%。这些可能会有所不同，因为验证集、训练集和测试集中的数据完全不同。我们有70%的样本在训练集中，10%在验证集中，20%在测试集中。现在在我的验证集中，我的模型正确预测了8张图片，而在测试集中，我的模型正确预测了100张中的18张图片。这在现实项目中是正常的，因为每张图片的像素与其他图片不同，因此可能会有一点差异。

测试集中有比验证集更多的图片，这可能是原因之一。因为图片越多，错误预测的风险就越大。例如，在90%的准确率下，我的模型可以正确预测100张中的90张，但如果我将图片样本增加到1000张，我的模型可能会正确预测1000张中的850张、800张或900张。