В чем отличие обучающей выборки от проверочной при обучении ИИ-систем?

Основное отличие обучающей выборки от проверочной при обучении ИИ-систем заключается в их функциях. 1

Обучающая выборка (training set) — это набор входных сигналов (иногда вместе с правильными выходными сигналами), по которым происходит обучение сети. 4 Процесс обучения проходит только на обучающей выборке. 1

Проверочная выборка (validation set) — это набор данных, на которых оценивают эффективность модели в конце каждой эпохи обучения. 1 Эти данные модель раньше точно не видела и не могла их выучить. 1 На проверочной выборке выбирают наилучшую модель из множества всех моделей, построенных по обучающей выборке. 2

Таким образом, обучающая выборка используется для обучения, а проверочная — для оценки качества работы модели.