Optimization1 3강 Loss Functions and Optimization 손실함수(loss function) 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 차이를 측정하는 함수로 모델의 성능을 평가하고 모델이 어떤 방향으로 개선되어야하는지 알려준다.즉, 최적의 가중치(w)를 찾기 위해 정량화 시켜주는 역할이다. 가장 일반적인 Loss function으로, 최종 Loss값은 전체 데이터셋에서 각 N개의 샘플들에 대한 Loss값의 평균이다. 1. multi-class SVM loss (hinge loss)정답 클래스의 점수가 다른 클래스들보다 마진(margin)만큼 높도록 만드는 것 정답 클래스 점수 ≥ 다른 클래스 점수 + margin → Loss 0 (벌점 없음)아니면 → (다른 클래스 점수 + margin - 정답 점수)만큼 벌점 발생이런식으로 정답이 아닌 카테고리의 모든 클래스이 벌.. 2025. 4. 4. 이전 1 다음
