1. 개요PyTorch를 이용해 딥러닝 신경망 모델을 설계하고 학습시킨 후, 가장 중요한 단계는 모델의 성능을 객관적으로 평가하고 학습 과정을 시각화하는 것입니다. 이를 통해 모델이 데이터에 적절히 적합(Fit)되었는지, 혹은 과적합(Overfitting)이 발생하지 않았는지 판단할 수 있습니다.본 포스팅에서는 PyTorch에서 제공하는 성능 평가 방법과 더불어, 대표적인 시각화 도구인 Matplotlib과 TensorBoard를 활용하여 학습 데이터를 효과적으로 분석하는 실무적인 방법을 소개합니다.2. PyTorch 모델 평가 방법 및 지표모델의 일반화 성능을 확인하기 위해 주로 다음과 같은 지표와 도구를 사용합니다.손실 함수(Loss Function): 학습 및 테스트 데이터의 손실 값을 비교하여 모..