딥러닝 Keras에서 loss함수의 종류와 선택 방법 및 코드

loss 함수란? 손실 함수는 값을 예측하려할 때 데이터에대한 예측값과 실제의 값을 비교하는 함수로 모델을 훈련시킬 때 오류를 최소화 시키기 위해 사용되며, 주로 회귀(regression)에서 사용한다. 모델의 성능을 올리기 위해 loss함수를 임의적으로 변형할 수 있다. 예시 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 손실함수의 종류 Mean_Squared_error 예측한 값과 실제 값 사이의 평균 제곱 오차를 정의한다. 공식이 매우 간단하며, 차가 커질수록 제곱 연산으로 인해서 값이 더욱 뚜렷해진다. 그리고 제곱으로 인해서 오차가 양수이든 음수이든 누적 값을 증가시킨다. RMSE(Root Mean Squared Error) MSE에 루트(..