训练集、验证集和测试集在机器学习和深度学习中有不同的作用：

训练集（Training Set）：训练集是用于训练模型的数据集。模型通过训练集中的样本进行参数的更新和优化，以学习样本的特征和模式。训练集通常包含大量的样本，可以帮助模型更好地学习数据的分布和特征。

验证集（Validation Set）：验证集是用于评估模型性能和调整超参数的数据集。在训练过程中，通过在验证集上计算模型的性能指标（如准确率、精确率、召回率等），可以帮助选择最佳的模型和调整超参数。验证集通常用于模型选择、调参和早停策略（Early Stopping）。

测试集（Test Set）：测试集是用于最终评估模型性能的数据集。测试集应该是模型在训练和验证过程中没有接触过的新样本。通过在测试集上评估模型的性能，可以获得模型在实际应用中的泛化能力和准确性。测试集的结果可以用于模型的性能报告、对比不同模型的效果，以及进行模型的部署和应用。

需要注意的是，训练集、验证集和测试集应该是相互独立的样本集合，确保模型在不同的数据上进行评估和泛化。同时，合理划分数据集对于模型的性能和可靠性至关重要，应该根据具体任务和数据分布进行选择。

常见的划分比例是将数据集划分为训练集、验证集和测试集，一般可以使用 60-80% 的数据作为训练集，10-20% 的数据作为验证集，10-20% 的数据作为测试集。这个比例可以根据具体情况进行调整。

总结起来，训练集用于模型的训练和参数优化，验证集用于模型选择和超参数调整，测试集用于最终评估模型的性能和泛化能力。