비용 함수라고도 하는 손실 함수는 예측 출력과 실제 출력 간의 차이를 정량화하는 수학 함수입니다. 특정 문제의 결과를 예측하는 측면에서 기계 학습 알고리즘이 얼마나 잘 수행되고 있는지를 측정합니다. 손실 함수의 목표는 예측된 출력과 실제 출력 간의 차이를 최소화하는 모델의 최적 매개변수를 찾는 것입니다. 손실 함수의 선택은 해결되는 문제와 예측되는 출력 유형에 따라 다릅니다. 손실 함수의 일반적인 예로는 평균 제곱 오차, 교차 엔트로피 손실 및 힌지 손실이 있습니다.
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