딥러닝(DL)5 Loss Function, Cost Function, Objective Function의 차이 모델을 학습할 때는 비용(cost) 즉, 오류를 최소화하는 방향으로 진행이 된다. 비용이 최소화되는 곳이 성능이 가장 잘 나오는 부분이며, 가능한 비용이 적은 부분을 찾는 것이 최적화(Optimization)이고, 일반화(Generalization)의 방법이라고 할 수 있다. 이 비용(cost) 혹은 손실(loss)이 얼마나 있는지 나타내는 것이 비용 함수(Cost Function), 손실 함수(Loss Function)이라고 할 수 있다. input(x)에 대한 예측값(y^)과 실제 label값(y) 사이의 오차를 계산하는 함수이다. 하나의 input data에 대해서 오차를 계산하는 함수를 Loss function이라고 한다. 모든 input dataset에 대해서 오차를 계산하는 함수를 Cost f.. 2022. 6. 26. 이전 1 2 다음
