验证集与训练集都可以调模型参数吗

验证集不直接用于调整模型参数，但它对模型参数的调整有间接作用。

验证集主要用于在模型训练过程中评估模型性能，帮助确定最佳超参数。例如，通过观察验证集上的损失值、准确率等指标，判断模型是否过拟合或欠拟合，进而调整超参数，如学习率、正则化系数、网络结构等。超参数的调整会影响模型训练过程中参数更新的方式和程度，从而间接影响模型参数。但验证集本身并不像训练集那样，通过反向传播等算法直接参与模型参数的更新。

训练集和验证集在模型训练过程中有着不同的作用，训练集用于调整模型的参数，而验证集一般不用于直接调整模型参数，具体如下：
训练集：模型通过在训练集上进行多次迭代，利用损失函数计算预测结果与真实标签之间的差异，并通过反向传播算法来更新模型的参数，使得模型能够学习到数据中的特征和规律，逐渐降低在训练集上的损失，提高对训练数据的拟合能力。
验证集：它的主要作用是监控模型的训练过程，评估模型在不同训练阶段的性能表现，以帮助确定最佳的模型超参数，如选择合适的学习率、确定网络层数、选择正则化参数等。验证集上的性能表现可以作为判断模型是否过拟合以及调整超参数的依据，但并不直接参与模型参数的更新过程。

虽然验证集不直接用于调整模型参数，但它对于模型的优化和选择起着至关重要的作用，通过在验证集上的评估，可以间接影响模型参数的调整方向，从而使模型在整体上具有更好的性能和泛化能力。