[deeplearning(딥러닝)] 손실 함수 (Loss Function)에 대하여 ( +keras 주요 손실 함수)

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