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学習中のモデルの性能を確認し、ハイパーパラメータの調整に使うデータ。訓練には直接使わない。

データを潜在空間に圧縮・復元しながら、新しいデータを生成するモデル。

学習を始める前に人間が設定する、学習の進め方を制御する値。

訓練データ全体を1回学習し終える単位。学習の繰り返し回数を表す。

機械学習に用いるデータの集まり。通常は訓練・検証・テストに分けて使う。

学習にも調整にも使わず、最終的な性能を公平に評価するためのデータ。

モデルを学習させるために使うデータ。質と量が、最終的なモデルの性能を大きく左右する。