반응형
loss function
- 신경망 성능의 ‘나쁨’을 나타내는 지표로, 현재의 신경망이 훈련 데이터를 얼마나 잘 처리하지 못하느냐를 나타냄
SSE(오차제곱합, sum of wquares for error)
$$ E = \text{\(\frac 1 2\)}\displaystyle\sum_k (y_k - t_k)^2 $$
CEE(교차 엔트로피 오차, cross entropy error)
$$E = -\sum_{k} t_k \log y_k $$
- one-hot encoding : 정답 위치의 원소만 1, 나머지는 0
❓ 최적의 매개변수를 탐색할 때 정확도를 지표로 삼아서는 안 되는 이유
- 정확도는 비연속적인 함수이므로.
- ex) 100개 중 95개가 정답이면 95%, 96개가 정답이면 96%.
- 기울기가 가리키는 쪽 = 각 장소에서 함수의 output을 가장 크게 줄이는 방향
반응형
'AI > DeepLearning' 카테고리의 다른 글
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝1] 밑딥 스터디 CH6 정리 (4) | 2024.07.25 |
---|---|
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝1] 밑딥 스터디 CH5 정리 (1) | 2024.07.24 |
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝1] 밑딥 스터디 CH3 정리 (1) | 2024.07.24 |
딥러닝 개념정리 (0) | 2023.04.13 |
[개념]선형(linearity) (0) | 2023.04.09 |
댓글