손실함수란?
손실함수 종류
MSE(mean squared error)
: 회귀(regression)용도의 딥러닝 모델을 훈련시킬 때 많이 사용되는 손실 함수이다.
MAE(mean absolute error)
: 에러 제곱의 평균이 아니라 에러 절대값의 평균을 구한다. MAE도 회귀 용도의 딥러닝 모델을 훈려시킬 때 많이 사용된다.
binary crossentropy
: 이진분류기 훈련때 사용. 이진 분류기라는 것은 True 또는 False, 양성 또는 음성 등 2개의 클래스를 분류할 수 있는 분류기를 의미한다.
categorical crossentropy
: 분류해야할 클래스가 3개 이상인 경우 사용(멀티 클래스 분류). 라벨이 [0,0,1,0,0], [1,0,0,0,0], [0,0,0,1,0]과 같이 one-hot 형태로 제공될 때 사용된다.
sparse categorical crossentropy
: 분류해야할 클래스가 3개 이상인 경우 사용(멀티 클래스 분류). 라벨이 0, 1, 2, 3, 4와 같이 정수의 형태로 제공될 때 사용한다.
참고_https://bskyvision.com/822