cross entropy1 [Machine Learning] 손실 함수 (loss function) 머신러닝에서 모델 학습을 시키면 평가지표로써 손실 함수가 등장한다. 손실 함수의 값은 모델이 실제값에 대해서 얼마나 잘 예측했냐를 판가름하는 좋은 지표가 된다. 손실 함수의 값이 작아지면 작아질수록, 모델은 더욱더 예측을 잘하게 된다. 따라서 머신러닝에서 성능을 향상시키기 위해 손실함수를 최소화시키는 방안을 찾게 된다. 손실 함수는 측정 방법에 따라 여러 가지가 존재하게 된다. 사용하는 함수는 각 함수의 특성에 따라 상황에 적절한 함수를 사용한다. 1. MSE (Mean Squared Error) 이름에서 알 수 있듯이 평균제곱오차이다. MSE는 가장 기본적이고 간단한 손실 함수이다. 손실함수의 값은 전체 데이터셋에 대해서 실제값과 예측값의 차이를 제곱한 후 평균을 낸 값이다. 통계학에서의 분산과 비슷한.. 2023. 1. 31. 이전 1 다음
