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# V

**Validation（验证）**

使用保留数据评估训练模型性能的过程；与模型性能最终评估的测试阶段相反，验证阶段旨在确定是否需要对模型进行任何迭代修改。

**Vanishing/Exploding Gradients（消失/爆炸梯度）**

数据科学家在采用基于梯度的学习方法和反向传播对人工神经网络进行训练时，由于神经网络中接收与误差函数偏导数成比例的更新的权重（考虑到每个训练迭代中的当前权重）而面临的可怕困难和主要障碍。

**Variance（方差）**

由于对训练集中小波动的敏感性而引起的误差，该误差按照针对随机变量与其平均值的平方偏差的期望值进行计算。