반응형 lossfunction1 [머신러닝] 손실 함수(Loss Function)란? 손실함수(Loss Function)는 머신러닝과 딥러닝 모델에서 모델의 예측값과 실제값 간의 차이를 수치적으로 표현한 함수입니다. 모델이 얼마나 잘못 예측했는지를 나타내며, 이 값을 최소화하는 것이 학습의 목표입니다. 주요 손실함수 유형*회귀 문제평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE): 실제값(yi)과 예측값(y^i)의 차이를 제곱하여 평균을 구함. 차이가 클수록 더 큰 패널티를 줌.평균절대오차(Mean Absolute Error, MAE): 차이의 절댓값 평균을 구함. 이상치(outlier)에 덜 민감. *분류 문제이진교차엔트로피(Binary Cross-Entropy): 예측확률(y^i)이 실제 클래스(yi)에 가까울수록 손실이 작아짐.다중교차엔트로피(Categorical .. 2024. 11. 15. 이전 1 다음 반응형
