2020-01-27
在验证集上调优模型已经是机器学习社区通用的做法，虽然理论上验证集调优后不论测试集有什么样的效果都不能再调整模型，但实际上模型的超参配置或多或少都会受到测试集性能的影响。因此研究社区可能设计出只在特定测试集上性能良好，但无法泛化至新数据的模型。
在验证集上调优模型已经是机器学习社区通用的做法，虽然理论上验证集调优后不论测试集有什么样的效果都不能再调整模型，但实际上模型的超参配置或多或少都会受到测试集性能的影响。因此研究社区可能设计出只在特定测试集上性能良好，但无法泛化至新数据的模型。