100개의 데이터에서

1~20까지를 검증데이터로 한번학습을 시켰어

그럼 20~80은 이미 모델이 학습을 한 데이터잖아

그럼 두번째 사이클때

20~40까지의 데이터를 검증데이터로 쓴다고 해도

이 20~40은 이미 모델이 기억하고 있는 데이터니까 당연히
val_loss가 떨어지는거 아니야?

이렇게 떨어진 val_loss를 보고 전혀 학습이 안된 테스트 데이터를 넣었을때 val_loss와 비슷한 성능이 나올거라고 기대하는게

논리적으로 말이 안되는거 같은데 내가 잘못알고 있는 부분이 있나?