[Deeplearning] 손실함수 (Loss Function)

손실함수 (Loss Function)

 

손실함수란?

손실함수는 딥러닝 모델의 학습 과정에서 모델의 예측값과 실제값의 차이를 계산하여 모델의 성능을 평가하는 함수입니다.

즉, 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 오차를 측정하는 지표로 사용됩니다.

 

손실함수의 종류

손실함수는 딥러닝 모델의 종류와 문제에 따라 다양한 종류가 존재합니다.

일반적으로 회귀 문제에는 평균 제곱 오차(MSE) 함수가 사용되고,

분류 문제에는 교차 엔트로피(Cross-Entropy) 함수가 사용됩니다.

 

평균 제곱 오차 (MSE)

평균 제곱 오차는 회귀 문제에서 가장 기본적으로 사용되는 손실함수입니다.

모델이 예측한 값과 실제 값의 차이를 제곱하여 평균을 구합니다.

이 값이 작을수록 모델의 성능이 좋다고 판단됩니다.

 

교차 엔트로피 (Cross-Entropy)

교차 엔트로피는 분류 문제에서 사용되는 손실함수입니다.

모델이 예측한 값과 실제 값의 차이를 계산하여 오차를 측정합니다.

이 값이 작을수록 모델의 성능이 좋다고 판단됩니다.

 

결론

손실함수는 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 지표로 사용되며, 문제에 따라 적절한 손실함수를 선택하는 것이 중요합니다.

평균 제곱 오차와 교차 엔트로피는 가장 기본적이고 널리 사용되는 손실함수입니다.

 

 

이외의 손실함수

평균 제곱 오차와 교차 엔트로피 외에도 다양한 손실함수가 존재합니다. 예를 들어, 이진 분류 문제에서는 이진 교차 엔트로피(binary cross-entropy) 함수가 사용되며, 다중 분류 문제에서는 다중 교차 엔트로피(multi-class cross-entropy) 함수가 사용됩니다.

또한, 이미지 분할 문제에서는 픽셀별 교차 엔트로피 함수가 사용됩니다.

손실함수 최적화

딥러닝 모델의 학습 과정에서는 손실함수를 최소화하는 파라미터를 찾는 과정이 필요합니다.

이를 위해 경사 하강법(Gradient Descent) 알고리즘이 사용됩니다.

경사 하강법은 손실함수의 기울기를 구하고, 이 기울기를 이용하여 파라미터를 업데이트하는 방법입니다.

참고 자료

• 딥러닝을 위한 손실 함수 이야기
• 손실 함수 - 위키백과