손실(Loss)

term_id: loss

Category: training_techniques

Definition

비용 함수(Cost Function)라고도 불리는 손실 함수는 훈련 중 머신러닝 모델의 예측이 정답(Ground Truth)과 얼마나 일치하는지를 측정합니다. 최적화 알고리즘의 목표는 이 손실 값을 최소화하는 것입니다.

Summary

모델의 예측값과 실제 목표 값 사이의 오차를 수치화한 값입니다.

Key Concepts

  • 비용 함수(Cost Function)
  • 최적화(Optimization)
  • 경사 하강법(Gradient Descent)
  • 오차 지표(Error Metric)

Use Cases

  • 이미지 분류기 훈련하기
  • 회귀 모델 최적화하기
  • 모델 수렴 평가하기

Code Example

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import torch.nn as nn
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(outputs, targets)

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