1樓：吼吼
如果是在train set中抽取一部分作為dev set，那麼最後如果要考慮加入到dev set中重新train一遍，那麼這一遍是要在test set上early stopping嗎？所以我感覺沒必要加，但是要加也沒什麼可說的，那就重新train乙個好的model在測試集上取最好的效果的引數。
2樓：傑子
我理解這裡的dev就是指validation集。沒必要。說明如下：
dev集的一種功用是用於輔助超參的調優，如early stopping等，這種情況下dev其實是直接作用在訓練得到的模型上的，無需再度重新混合訓練；
dev集另一種功用是它承擔了評估模型效果的作用。比較典型的如有偏抽樣，在train和dev上採取同樣的有偏抽樣，評估模型本身泛化能力，在test上取無偏抽樣，評估模型實際效果，以及從有偏抽樣對映到無偏下的損益；另乙個常見場景是train和dev取同時期( in–time)，test取不同時期( off–time)。以上例子中dev都是評估模型效能的，自然也不用重新混合後訓練了。
3樓：Mr.腦
對於一般的機器學習方法而言，驗證集用於選擇引數，引數選擇好後，用全部的訓練資料（訓練集+驗證集）訓練乙個模型作為最終的模型。
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