模型验证 (Model Validation) 是在独立于训练数据集的数据集上评估机器学习 (ML) 模型性能的过程。这是 ML 模型开发过程中的重要一步，因为它可以帮助确保模型能够泛化到新的、未见过的数据，并且不会过度拟合训练数据。

如何验证计算机视觉模型？

模型验证可以通过多种方式完成，例如保留验证、交叉验证和引导。 Holdout 验证将数据分为训练集和验证集，训练集用于训练模型，验证集用于评估模型。交叉验证的过程包括将数据折叠成不同的组，并在每个折叠上训练和评估模型。引导需要对数据进行替换采样以生成大量数据集，在每个数据集上训练模型并评估结果。

为了发现模型性能或泛化性方面的任何问题，模型验证是 ML 模型开发中的关键步骤。它还可用于评估许多模型的性能或决定哪个模型更适合某项任务。

总体而言，模型验证是机器学习的重要组成部分，也是创建和评估 ML 模型的关键步骤。这是模型开发过程中的关键步骤，可以确保模型能够推广到新的、未经测试的数据。

参考来源

【1】https://encord.com/glossary/model-validation-definition/