하이퍼파라미터(초매개변수): 모델의 성능에 영향을 주는 매개변수로 학습 과정에서 직접 조정해야 하는 설정 값매개변수: 가중치와 편향과 같은 학습을 통해 바뀌어져가는 변수로 학습을 통해 자동으로 최적화되는 값 훈련용 데이터로 훈련이 된 모델은 검증용 데이터를 사용하여 정확도를 검증하며 하이퍼파라미터를 튜닝함또한 모델의 매개변수는 검증용 데이터로 정확도가 검증되는 과정에서 점차 검증용 데이터에 맞추어져 가기 시작함(= 모델이 검증 데이터에 과적합(overfitting)될 가능성을 암시) 검증이 끝났다면 테스트 데이터를 가지고 모델의 진짜 성능을 평가함(-> 이미 하이퍼파라미터를 튜닝해가면서 모델이 검증용 데이터에 익숙해져가기 때문에 과적합 가능성이 있어서 아예 모델이 접해본 적 없는 데이터인 테스트 데이터로..
