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在继续下去之前，我们需要提一下泛化。
泛化和过拟合
泛化（Generalization），指的是模型可以很好地拟合新的数据（以前不曾出现过的）。针对某些问题，我们可以仅仅使用一条直线来分类。虽然有一些数据可能不会很好地将所有的样本都正确分类，但我们提倡这样做。
如果将样本用十分复杂的模型进行分类，也许会产生十分复杂的曲线，这些曲线可以做到百分百地将样本中的所有样本进行正确的分类。但这样就是最好的么？当我们对新的数据进行预测的时候，往往会发现并不如此。这个复杂的模型对新的数据预测或许会十分糟糕，这就是过拟合。
机器学习的目标是对真实的概率分布做出正确的预测。我们在训练的过程中，这个概率分布是未知的。在机器学习领域，奥卡姆剃刀定律解释如下：
机器学习模型越简单，良好的结果就越可能不仅仅基于样本的特性。
对于机器学习来说，我们需要使用以前从未见过的数据来进行预测。那么如何获得这些数据呢？目前通常采用的方法是将数据集划分为训练集和测试集。
训练集和测试集
我们在前面完成Object Detection的项目，训练自己的模型的时候获取过大量的照片，这些照片就是我们的数据集（DataSet）。同时，我们将数据集分为了训练集（Training Set）和测试集（Test Set）。让我们再来回顾一下训练集和测试集的概念。
训练集：用于训练模型的子集。
测试集：用于测试训练后模型的子集。
当把数据集划分为训练集和测试集的时候，我们的模型训练的流程是这样的。在每一次迭代的过程中，我们先通过训练集的数据对模型进行训练，而后通过测试集来对该模型进行测试，并以测试结果作为指导来调整模型的各种超参数。
请大家根据这个流程思考一下该流程可能存在哪些问题？还有没有可以改进的空间？
对于训练集，训练集的规模越大，我们训练的模型的学习效果就越好。对于测试集，测试集的规模越大，我们对于评估指标的信息就越充足。通常，测试集与训练集的比例在1：9左右。但这个比例仅仅提供参考，在实际应用中仍然要应变。
对于测试集的选择有如下要求：1、规模足够大 2、能代表整个数据集
此外，千万不要将测试集的数据混入训练集当中，也就是说错误地对测试集进行了训练。如果发现训练模型测试的准确度达到了100%，请不要开始庆祝，先找一下你的训练集中是不是混入了测试集的数据吧。
验证：另一种划分
对于仅仅将数据集分为训练集和测试集的流程，我们可以发现，通过一次次的使用测试集对模型进行测试，会造成不自觉地过拟合测试集数据的风险（毕竟是以测试集的测试结果来作为参考调整模型的超参数）。那么有没有一种更好的划分方法呢？
有！那就是引入另一个名为验证集的数据集，这些数据成为验证数据。
在这个流程中，我们暂且不使用任何测试数据。在每一次迭代的时候，每一次验证的时候，每一次调整超参数的时候仅根据验证数据来得到较好的结果。此时再根据验证集得到的模型来代入测试集的数据进行测试。如果这时候模型通过了测试集的测试（与验证集测试的结果同样好）。那么这次训练便是成功地。如果通过了验证集的测试，却没有通过测试集的测试，那么便可知我们对验证集进行了过拟合。
后继
在后续的几篇文章中，我们将通过Tensorflow的实战，从头开始几个机器学习的小项目，并在实战中讲解前几堂课所学习的知识。
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