三者的区别
训练集（train set） —— 用于模型拟合的数据样本。
验证集（development set）—— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。
在神经网络中， 我们用验证数据集去寻找最优的网络深度（number of hidden layers)，或者决定反向传播算法的停止点或者在神经网络中选择隐藏层神经元的数量；
在普通的机器学习中常用的交叉验证（Cross Validation) 就是把训练数据集本身再细分成不同的验证数据集去训练模型。
测试集 —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。
一个形象的比喻：
训练集-----------学生的课本；学生 根据课本里的内容来掌握知识。
验证集------------作业，通过作业可以知道 不同学生学习情况、进步的速度快慢。
测试集-----------考试，考的题是平常都没有见过，考察学生举一反三的能力。
传统上，一般三者切分的比例是：6：2：2，验证集并不是必须的。
