신경망과 딥러닝에서 손실 함수의 역할

딥 러닝의 손실 함수는 신경망 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 신경망에는 순방향 전파(forward propagation)와 경사하강법 역전파(gradient descent back propagation)라는 두 가지 주요 수학적 연산이 있습니다. 연산에 관계없이 신경망의 목표는 손실 함수를 최소화하는 것입니다. 손실 함수를 최소화하면 신경망 모델이 자동으로 더 정확한 예측을 할 수 있기 때문입니다.

위에서 우리는 신경망의 두 가지 유형의 숫자 ​​연산에 대해 배웠습니다. 순방향 전파는 입력 벡터가 주어졌을 때 출력을 계산하는 것을 의미하며, 역전파 및 경사하강법은 네트워크의 가중치와 편향을 개선하여 예측 정확도를 높이는 데 사용됩니다. 이 두 가지 작업은 함께 작동하여 신경망이 지속적으로 자체적으로 최적화되고 보다 정확한 예측을 할 수 있도록 합니다.

일반적으로 신경망은 명시적으로 프로그래밍하거나 특정 규칙을 사용하지 않고 작업을 해결합니다. 특정 작업이나 환경에 의존하지 않는 손실 함수를 최소화하여 일반적인 목표를 달성하기 때문입니다.

따라서 다양한 문제를 해결하는 데 적합한 손실 함수를 올바르게 선택하려면 손실 함수에 대한 더 깊은 이해가 필요합니다.

신경망의 손실 함수 3가지 주요 유형

• 평균 제곱 오류 손실 함수
• 교차 엔트로피 손실 함수
• 평균 절대 백분율 오류

1. 평균 제곱 오류 손실 함수

평균 제곱 오류(MSE) 손실 함수는 예측된 벡터의 항목과 실제 ​​실측 벡터 간의 차이 제곱의 합입니다.

2. 교차 엔트로피 손실 기능

회귀와 분류는 피드포워드 네트워크에서 널리 사용되는 두 가지 영역입니다. 분류 작업에서는 신경망의 출력이 0~1 범위에 있어야 하는 확률적 예측을 처리해야 합니다. 예측 확률과 실제 레이블 간의 오류를 측정하기 위해 교차 엔트로피 손실 함수를 사용합니다.

3. 평균 절대 백분율 오류

마지막으로 평균 절대 백분율 오류(MAPE) 손실 함수를 살펴보겠습니다. 이 손실 함수는 딥러닝에서는 그다지 주목을 받지 못했습니다. 대부분의 경우 수요 예측 작업에서 신경망의 성능을 측정하는 데 이를 사용합니다.

이제 손실 함수를 알았으니 손실 함수를 사용할 때 다음 핵심 원칙을 기억하세요.

손실 함수 사용 원칙

1. 손실 함수는 신경망 모델이 특정 작업을 얼마나 잘 수행하는지 측정합니다. 신경망을 더 좋게 만들려면 역전파 단계에서 손실 함수의 값을 최소화해야 합니다.

2. 확률을 예측하기 위해 신경망을 사용할 때는 분류 작업에서 교차 엔트로피 손실 함수만 사용하세요.

3. 회귀 작업의 경우 네트워크가 연속 숫자를 예측하도록 하려면 평균 제곱 오류 손실 함수를 사용해야 합니다.

4. 훈련 중 네트워크 성능에 초점을 맞추기 위해 수요 예측 중에 평균 절대 백분율 오류 손실 함수를 사용합니다.

위 내용은 신경망과 딥러닝에서 손실 함수의 역할의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!