1. Loss function

• 실제값<=>예측값의 차이(loss, cost)를 수치화해주는 함수

• 오차가 크면 손실함수 값 커지고, 오차가 작으면 손실함수 값 작아진다.

• 학습 목표 : 손실 함수의 값을 최소화하는 W, b를 찾아가는 것

• 1.1. 평균 제곱 오차 (Mean Squared Error, MSE)

  • 연속형 변수 예측할 때 사용함
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• 1.2. 크로스 엔트로피 (Cross-Entropy)

  • 낮은 확률로 예측해서 맞추거나, 높은 확률로 예측해서 틀리는 경우 loss 가 더 크다
  • 이진 분류/ 다중 분류
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