학습/검증/테스트 분할
학습/검증/테스트 분할은 데이터셋을 학습용, 하이퍼파라미터 검증용, 최종 성능 측정용으로 구분하는 절차로서 모델 성능의 과적합과 일반화 성능을 검증하는 데 필수적이다. 원본 데이터셋의 원래 split을 보존하면 비교 가능한 벤치마크 결과가 유지되므로 다른 연구나 사전학습 모델과 직접적인 성능 비교가 가능해진다. 공개된 리포지토리가 원본 split을 유지했다면 모델 카드의 지표는 동일한 평가 기준으로 해석할 수 있다.
