一、交叉验证基础
1. 核心概念
定义：通过多次划分数据集评估模型性能，减少评估偏差。
目的：优化超参数选择，提升模型泛化能力。
2. K折交叉验证（KFold CV）
流程：
1. 数据均匀分为K个子集。
2. 轮流以1个子集为验证集，其余为训练集，重复K次。
优势：充分利用有限数据，评估更稳定。
3. 适用场景
数据量较小（如<10k样本）。
需严格评估模型稳定性时。
二、实战实现：TensorFlow与PyTorch
1. TensorFlow示例
数据生成：随机二分类数据（`numpy`生成）。
关键代码：
```python
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
for train_idx, val_idx in kf.split(X):
model.fit(X[train_idx], y[train_idx], validation_data=(X[val_idx], y[val_idx]))
```
输出：每折的验证损失和准确率。
2. PyTorch示例（CIFAR10）
数据加载：
```python
train_subset = Subset(dataset, train_indices)
val_loader = DataLoader(val_subset, batch_size=32)
```
训练循环：
使用`model.train()`和`model.eval()`切换模式。
验证阶段禁用梯度（`torch.no_grad()`）。
三、技术与注意事项
1. 交叉验证的局限性
计算成本高：需训练K次模型，不适合大规模数据。
替代方案：大数据集可用单次验证集+测试集。
2. 早停法结合交叉验证
实现：监控每折验证损失，提前终止过拟合训练。
代码示例：
```python
tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)
```
3. 分层抽样（Stratified KFold）
适用场景：分类任务中类别不均衡时。
实现：`
sklearn.model_selection.StratifiedKFold`。
四、学习任务与练习
1. 基础任务
复现TensorFlow/PyTorch示例，比较5折与10折交叉验证的结果差异。
调整`batch_size`和`epochs`，观察对验证性能的影响。
2. 进阶任务
在PyTorch中实现分层K折交叉验证（如处理CIFAR10的不均衡子类）。
结合交叉验证与超参数搜索（如GridSearchCV）。
3. 思考题
为什么交叉验证能更准确评估小数据集模型性能？
如何根据硬件资源选择K值？
五、总结与资源
1. 核心要点
交叉验证通过多次评估降低偏差，适合小数据集调优。
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