3.8 A Note About Model Selection and Large Datasets

深層学習の文献では、モデル評価の方法として3分割ホールドアウト法がよく見られる

（感想：データセットが大きいから深層学習を使っているというのもありそう）

k交差検証と比べて計算コストが小さい

（感想：k個の深層学習モデルを訓練することを考えると納得）

データセットが大きいとき、汎化性能のvarianceが大きいことをそんなに心配しなくてもよい

訓練/検証/テストの分割によって見積もりは敏感にならない

it is fine to use the holdout method with a training, validation, and test split over the k-fold cross-validation for model selection if the dataset is relatively large.