모델 학습하는데 유일하게 train dataset만 사용.

validation set은 학습이 이미 완료된 모델을 검증하기 위함.

test set은 학습과 검증이 완료된 모델의 성능을 평가하기 위함.

train : validation : test = 6 : 2 : 2

validation 을 사용해서 train set에 대한 epoch를 바꿔가면서 error 곡선 그린다.

그 후 baseline에 해당하는 epoch을 찾으면 해당 epoch까지만 모델을 학습시켜 test set 으로 ‘최종 성능'을 평가.

validation set에 대한 accuracy가 중요한 이유

1. overfitting에 빠지지 않고
2. unseen data에 대한 좋은 성능.

train은 훈련만.

train : 정보 + 정답.

vali : 정보 + 정답.