반응형 Loss function1 [DL] 손실함수 (Loss Function) : 오차제곱합(SSE), 교차 엔트로피 오차(Cross-Entropy) 손실함수(Loss Function) 신경망 학습에서는 현재의 상태를 ‘하나의 지표’로 표현합니다. 그리고 그 지표를 가장 좋게 만들어주는 가중치 매개변수의 값을 탐색하는 것이 목표입니다. (최적의 매개변수 값을 탐색) 신경망 학습에서 사용하는 지표를 손실 함수(loss function)라고 합니다. 이 손실함수는 임의의 함수를 사용할 수도 있지만 일반적으로는 오차제곱합과 교차 엔트로피 오차를 사용합니다. 손실 함수는 신경망 성능의 ‘나쁨’을 나타내는 지표 현재의 신경망이 훈련 데이터를 얼마나 잘 처리하지 ‘못’하느냐를 나타냄 손실 함수에 마이너스만 곱하면 ‘얼마나 좋으냐’라는 지표로 변신 나쁨을 최소로 하는 것과 좋음을 최대로 하는 것은 결국 같은 것이니까 본질적으로 같음 훈련 데이터에 대한 손실 함수의.. 2022. 3. 4. 이전 1 다음 반응형
