train 是训练集， val （validation的简称）是训练过程中的测试集，是为了让你在边训练边看到训练的结果，及时判断学习状态。 test 是训练模型结束后，用于评价模型结果的测试集。 其中，只有train是需要训练的，val和test不是必须的。一般的，val的数据集和train没有交集，所以这部分数据对最终训练出的模型没有贡献，其主要作用是来验证是否过拟合、以及用来调节训练参数等。 例：
训练0-5000次迭代过程中，train和val的loss都是不断降低， 但是从5000-10000过程中train loss不断降低，validation的loss不降反升。 那么就证明继续训练下去，模型只是对train dataset这部分拟合的特别好，但是泛化能力很差。 所以与其选取10000次的结果，不如选择5000次的结果。
参考:
