1. Loss FunctionLoss(손실)란 정답값과 예측값의 오차를 의미한다 Loss Function의 정의:Neural Network 모델이 예측한 값 $\hat{Y}$와 실제 값 $Y$ 간의 차이의 지표를 의미한다대표적으로 MSE가 있다. $$L(Y, \hat{Y}) = \frac{1}{N} \sum_{1}^{n} (y_i - \hat{y_i})^2$$따라서 이 $L$값이 낮아질수록 NN 모델의 성능은 좋아진다고 볼 수 있다. 즉, 손실함수의 값이 최소가 되도록 weight들의 값을 최적화하는 것이 모델 학습의 목적인 것이다. 2. Deep Learning의 TaskLoss Function은 풀고자 하는 Task에 따라 다르다. 1. Regession (회귀) : 어떤 연속적인 값을 예측하는 Ta..
