lecture31 [CS231n-Lecture 3] Loss Functions and Optimization image classification 작업하기 좋은 몇가지 손실함수를 이용해서 모델의 예측값이 정답값에 비해 얼마나 별론지 측정한다. 그리고 통제하기 위해 regularization항을 추가, 최종 손실함수가 최소화가 되게 하는 W를 구하기 위한 Optimization까지 배울 수 있다. 1. Loss Function 최적의 W 구하는 방법 ⇒ 최적의 알고리즘과 최적의 W를 결정하기 위해서는 만든 W가 좋은지 나쁜지를 정량화 할 방법이 필요하다. 손실함수 = W를 입력받아서 각 score 확인하고 이 W가 지금 얼마나 나쁜지 정량적으로 말해주 는 것 ▪ 손실함수 L_i 정의 : 예측함수 f와 정답 값 Y를 입력으로 받아서 train 샘플을 얼마나 나쁘게 예측하는지를 정량화 시킨 값을 제공 최종 손실(Lo.. 2023. 5. 23. 이전 1 다음
