Loss
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오차(Loss)
Loss 계산
- 이항 교차 엔트로피(binary crossentropy): 예측이 맞으면 loss 값을 0으로, 예측이 다르면 loss 값을 크게 주는 방식.
- 다중 분류 손실 함수(categorical crossentropy): 여러 값 중 하나를 예측하는 모델일 때,
- 정답 예측: loss = 0
- 정답이 아닌 값을 높은 확률로 예측: loss 크게
- 정답이 아닌 값을 낮은 확률로 예측: loss 작게
- 평균 제곱 오차(mean squared error): 예측 값이 실제 값에서 얼마나 떨어져 있는지를 알아보는 방법. 제곱하는 이유는 부호를 없애 그 떨어진 척도를 알기 위한 것이다.