idea3은 training set, validation set, 그리고 test set으로 데이터를 쪼개줍니다. 이는 idea1,2와의 차이는 validation set 즉, 검증용을 하나 두고 test set는 실제 돌릴때만 사용을 하는겁니다. idea4는 cross-validation으로 data를 fold들로 쪼개주는 겁니다. 지금 이 예시에서는 data를 5개의 fold로 나눠서 4개는 학습용 training set, 1개는 검증용 validation set로 두는 것입니다. 이렇게 여러 경우의 수들을 해보고 결과를 평균내서 가장 유용한 경우를 찾아줍니다. 하지만 cross validation은 딥러닝에서 잘 쓰이지 않습니다. 돈과 시간이 많이 들기 때문입니다. ![](https://velog.v