머신러닝과 딥러닝에서 손실함수는 모델이 얼마나 틀렸는지 측정하는 중요한 요소입니다. 손실함수는 모델이 학습할수 있도록 가이드를 제공해주고 이를 최소화하는 방향으로 최적화가 진행됩니다. 손실함수는 문제의 유형과 모델의 특성에 따라 여러가지가 있는데 예를 들자면 회귀문제에서는 Mean Squared Error (MSE)를 이진 분류에서는 Binary Cross-Entropy를 다중 클래스 분류에서는 Categorical Cross-Entropy를 주로 사용합니다. 손실함수(Loss Function)란?✅ 손실함수 정의손실함수(Loss Function)는 머신러닝·딥러닝 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 오차를 수치화하는 함수입니다.손실함수를 최소화하는 방향으로 모델이 학습되며 경사 하강법(Gradient..
