小白都理解的人工智能系列（8）——如何检验神经网络结果Evaluate Model

问题1：为什么要检验和评价神经网络？

可能因为数据问题或者学习效率等参数问题，导致神经网络的训练结果并不理想，因此，需要检验神经网络来验证训练结果。

问题2：如何检验和评价神经网络？

将70%的数据列作训练数据，将剩下的30%的数据列作测试数据，监测训练结果。

偶尔会出现过拟合现象（测试误差比训练误差要大），如下图，当然可以通过特定的方式解决。

通过交叉验证的方式，可以进行神经网络的调参，机器学习的调参等。比如神经网络层数和误差值的验证图: