上一节学习了构建简单CNN的方法，这一节我们继续学习，这节课的目的是理解验证集的作用，并使用训练集和验证集完成训练，同时学会使用Pytorch环境下的模型读取和加载，并了解调参流程。
一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：
1.学会使用Pytorch环境下的模型读取和加载，并了解调参流程
2.在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；
3.模型可以保存最优的权重，并读取权重；
4.记录下训练集和验证集的精度，便于调参。
在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模型是非常容易过拟合的。深度学习模型在不断的训练过程中训练误差会逐渐降低，但测试误差的走势则不一定。
在模型的训练过程中，模型只能利用训练数据来进行训练，模型并不能接触到测试集上的样本。因此模型如果将训练集学的过好，模型就会记住训练样本的细节，导致模型在测试集的泛化效果较差，这种现象称为过拟合（Overfitting）。与过拟合相对应的是欠拟合（Underfitting），即模型在训练集上的拟合效果较差。
导致模型过拟合的情况有很多种原因，其中最为常见的情况是模型复杂度（Model Complexity ）太高，导致模型学习到了训练数据的方方面面，学习到了一些细枝末节的规律。
解决上述问题最好的解决方法：构建一个与测试集尽可能分布一致的样本集（可称为验证集），在训练过程中不断验证模型在验证集上的精度，并以此控制模型的训练。
在给定赛题后，赛题方会给定训练集和测试集两部分数据。参赛者需要在训练集上面构建模型，并在测试集上面验证模型的泛化能力。因此参赛者可以通过提交模型对测试集的预测结果，来验证自己模型的泛化能力。同时参赛方也会限制一些提交的次数限制，以此避免参赛选手“刷分”。
在一般情况下，参赛选手也可以自己在本地划分出一个验证集出来，进行本地验证。训练集、验证集和测试集分别有不同的作用：
训练集（Train Set）：模型用于训练和调整模型参数；
验证集（Validation Set）：用来验证模型精度和调整模型超参数
测试集（Test Set）：验证模型的泛化能力。
因为训练集和验证集是分开的，所以模型在验证集上面的精度在一定程度上可以反映模型的泛化能力。在划分验证集的时候，需要注意验证集的分布应该与测试集尽量保持一致，不然模型在验证集上的精度就失去了指导意义。
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