首先要明白训练集、验证集、测试集的含义，简单来说：
1. 训练集是用来training模型，调整对应的parameters（例如weights）
2. 验证集是用来tuning模型的 hyperparameters（例如architecture，训练前就已经决定好的parameters，例如有多少hiden layers，这也是它也被称为开发集的原因）
3. 测试集用来获得最终模型的performance，例如正确率等
有个这个常识，就知道怎么划分了，譬如你有一个数据集，首先要做一下
shuffle,划分之前要保证三个数据集有相同的数据分布，如下图，有这个基础，测试和验证集才有意义。
至于怎么划分，需要看具体的case，参考斯坦福大学的deep learning课程 https://cs230-stanford.github.io/train-dev-test-split.html，没有具体的标准，不过尽量让验证集和测试集不要太少，例如1000000图片集，验证和测试不要低于10000，即1%，如果数据量不够大的话，通常会按照80-10-10的比例：
注意：random不是完全随机，需要保证reproducible
好了，关于这个话题就说到这里，遇到类似的问题，怎么样找到合适的答案，首先要找第一手资料，不要去在百度上乱搜一气，最好直接找到基础资料，本例中就是用Stanford学校的课程作为输入，就不会走偏了。
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