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활연개랑
[deeplearning(딥러닝)] 손실 함수 (Loss Function)에 대하여 ( +keras 주요 손실 함수) 본문
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손실함수란?
- 학습이 진행되면서 해당 과정이 얼마나 잘 되고 있는지 나타내는 지표
- (예측값과 실제값에 대한 차이를 loss function을 통해 계산 가능)
- 모델이 훈련되는 동안 최소화될 값으로, 주어진 문제에 대한 성공 지표
- 손실 함수에 따른 결과를 통해 학습 파라미터(가중치 값)를 조정
- 최적화 이론에서 최소화 하고자 하는 함수
- 미분 가능한 함수 사용
Keras에서는 주요 손실 함수를 제공합니다.
- sparse_categorical_crossentropy: 클래스가 배터적 방식으로 구분, 즉 (0,1,2,...,9)와 같은 방식으로 구분되어 있을 때 사용
- categorical_cross_entropy: 클래스가 one-hot 인코딩 방식으로 되어 있을 때 사용
- binary_crossentropy: 이진 분류를 수행할 때 사용