loss function (1) 썸네일형 리스트형 딥러닝 기초 핵심 개념 1 Loss Function Loss Function은 모델의 예측값과 실제 값이 얼마나 유사한지를 판단하는 함수입니다. 작을수록 두 값이 유사합니다. 회귀와 분류에 따라 다양한 Loss Function이 사용됩니다. 회귀- 평균절대오차(Mean Absolute Error): 두 값의 차이의 절대값의 전체 합의 평균 $MAE = \frac{1}{N}\sum |y - \hat{y}|$ 평균제곱오차(Mean Squared Error): 두 값의 차이의 제곱의 전체 합의 평균 $MSE = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} (|y_{i} - \hat{y}_{i}|)^{2}$ RMSE: MSE의 제곱근(Root) $RMSE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} (|y_{i} - \.. 이전 1 다음
