機械学習・深層学習を勉強していると、データを「訓練データ」「検証データ」「テストデータ」に分けることが大事だというのを見かけます。

それぞれ「訓練データ」は学習を行うデータ、「検証データ」はSVMのカーネル関数の定数などのハイパーパラメータを決めるためのデータ、「テストデータ」が学習後のモデルを評価するためのデータ、という役割を持ちますが、ディープラーニングの実装（PyTorch）の学習をしていると（勉強不足かも知れませんが）、あまり検証データを使っている実装を見かけません。（訓練データとテストデータのみ）

ディープラーニングでの検証データの使い道はどのようなものがあるのでしょうか？  
また、ディープラーニングにおけるニューラルネットワークでは”ハイパーパラメータ”にはどのようなものがあるのでしょうか？
CC BY-SA 4.0
2022-09-24T08:14:54.090
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機械学習 深層学習 pytorch
ディープラーニングでの検証データの使いみち