num_epochs = 500
all_mae_histories = []
for i in range(k):
    print(f"#{i}번째 폴드 처리중")
    val_data = train_data[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples] ➊ 
    val_targets = train_targets[i * num_val_samples: (i + 1) * num_val_samples]
    partial_train_data = np.concatenate( ➋
        [train_data[:i * num_val_samples],
         train_data[(i + 1) * num_val_samples:]],
        axis=0)
    partial_train_targets = np.concatenate(
        [train_targets[:i * num_val_samples],
         train_targets[(i + 1) * num_val_samples:]],
        axis=0)
    model = build_model() ➌
    history = model.fit(partial_train_data, partial_train_targets, ➍ 
                        validation_data=(val_data, val_targets),
                        epochs=num_epochs, batch_size=16, verbose=0)
    mae_history = history.history['val_mae']
    all_mae_histories.append(mae_history)

➊ 검증 데이터 준비: k번째 분할

➋ 훈련 데이터 준비: 다른 분할 전체

➌ 케라스 모델 구성(컴파일 포함)

➍ 모델 훈련(verbose=0이므로 훈련 과정이 출력되지 않습니다)