AI6 손실 함수(Loss function) vs 비용 함수(Cost function) 목차 손실 함수 vs 비용 함수 (Loss function vs Cost function) 손실 함수(Loss function)는 1개의 train sample에 대한 오차를 측정합니다. (즉, 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 나타냅니다.) 비용 함수(Cost function)는 전체 train dataset에 대한 손실 함수의 평균이나 합계를 의미합니다. 위의 예시는 손실 함수에 대한 평균을 의미합니다. 만약, 비용 함수를 계산할때 평균이 아닌 합계로 계산하고 싶다면 pytorch의 경우 reduction을 'mean'이 아닌 'sum'으로 지정해 주면 됩니다. 2023. 9. 28. 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 목차 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 예시 로지스틱 회귀는 이진 분류(Binary Classificaiton)를 위한 알고리즘입니다. 이진 분류 예시 스팸 메일 분류 입력 : 이메일의 텍스트, 발신자 등의 정보 출력 : 스팸 또는 정상 메일 신용 카드 사기 탐지 입력 : 거래 정보, 계정 정보 등 출력 : 사기 거래 또는 정상 거래 환자 질병 예측 입력 : 환자의 연령, 혈압, 혈당 등의 의학적 측정치 출력 : 특정 질병의 유 무 고양이 이미지 분류 입력 : 이미지 출력 : 고양이 또는 다른 객체(고양이가 아님) 표기법 선형 회귀에 대해 데이터가 1개일 때와 m개일 때의 표기법을 살펴보도록 하겠습니다. (로지스틱 회귀의 경우 시그모이드 함수만 붙여주면 되기 때문에 표기법에는 별다른 차.. 2023. 9. 28. 이전 1 2 다음
