손실 함수1 손실 함수(Loss Function) 목차 정의 손실 함수는 모델의 예측값과 실제값이 얼마나 잘 일치하는지를 측정하는 함수입니다. 손실 함수의 값이 작을수록 모델의 예측이 정확하다고 볼 수 있습니다. 손실 함수를 최소화하는 모델의 파라미터를 찾는 것이 모델의 학습 과정의 핵심입니다. 선형 회귀나 로지스틱 회귀의 경우는 학습 데이터에 대해 손실함수가 최소화되는 w0, w1, w2, ..., wn 값을 찾는 것이 모델의 학습 과정입니다. 손실 함수를 최소화하는 모델의 파라미터를 찾기 위해 대표적으로 경사 하강법(Gradient Descent)이라는 최적화 (Optimization) 알고리즘을 사용합니다. 경사 하강법의 내용은 아래 내용을 참고해 주시길 바랍니다. https://comdon-ai.tistory.com/25 비용 함수라고도 말하는 .. 2023. 9. 28. 이전 1 다음
