• 손실 함수_{Loss function}
  • SE_{Square Error | 제곱 오차}
  • SSE_{Sum of Square Error | 오차 제곱합}
  • MSE_{Mean Square Error | 평균 제곱 오차}
  • RMSE_{Root Mean Square Error | 평균 제곱근 오차}
  • CEE_{Cross Entropy Error | 교차 엔트로피 오차}
  • BCEE_{Binary Cross Entropy Error | 이진 교차 엔트로피 오차}
  • CCEE_{Categorical Cross Entropy Error | 범주형 교차 엔트로피 오차}
• 📌REF

손실 함수_{Loss function}

모델의 예측값과 실제값(Label)의 오차_Loss를 계산하는 함수를 손실 함수_{Loss function}라 한다.

목적에 따라 다양한 손실 함수가 있다.

SE_{Square Error | 제곱 오차}

SSE_{Sum of Square Error | 오차 제곱합}

MSE_{Mean Square Error | 평균 제곱 오차}

🧶torch.nn.MSELoss

RMSE_{Root Mean Square Error | 평균 제곱근 오차}

CEE_{Cross Entropy Error | 교차 엔트로피 오차}

🧶torch.nn.CrossEntropyLoss

BCEE_{Binary Cross Entropy Error | 이진 교차 엔트로피 오차}

🧶torch.nn.BCELoss

CCEE_{Categorical Cross Entropy Error | 범주형 교차 엔트로피 오차}

📌REF

• Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn