这个调节过程需要使用模型在验证数据上的性能作为反馈信号。这个调节过程本质上就是一种学习:在某个参数空间中寻找良好的模型配置。因此,如果基于模型在验证集上的性能来调节模型配置,会很快导致模型在验证集上过拟合,即使你并没有在验证集上直接训练模型也会如此。