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?

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