Machine learning 我应该使用交叉验证还是验证数据集？

我有9个类的数据集和大约3000张图像。

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在这种情况下，我应该对深度（4个conv层、4个max池、2个fc、2个dropout和softmax）卷积网络使用交叉验证吗？

可能是的，因为每个类的图像数量并没有那么多。特别是当您创建列车测试验证集时：70-15-15%？因此，假设您在70%的数据集上训练分类器，并且您的数据集在类上平均分配。然后每个（培训）类将包含+/-3000*0,7=2100/9=233个图像

使用交叉验证的另一个很好的动机是，您将更一般化分类器。（+培训示例的数量在技术上更高）