손실을 줄이는 방법 (머신러닝)

1 개요

손실을 줄이는 방법

• 모델을 학습하려면 모델의 손실을 줄이기 위한 좋은 방법이 필요하다.
• 반복 방식은 손실을 줄이는 데 사용되는 일반적인 방법 중 하나로 매우 간편하고 효율적이다.
• 가중치와 편향에 대한 도함수 [math]\displaystyle{ (y-y')^2 }[/math]는 주어진 예제의 손실 변화 정도를 보여준다.
• 손실을 최소화하는 방향으로 작은 보폭을 반복하여 취한다.
• 이를 기울기 보폭이라고 한다(음의 기울기 보폭이다).
• 이 최적화 전략을 경사하강법이라고 한다.

2 같이 보기

• 손실 (머신러닝)
• 기울기 보폭
• 경사하강법
• 확률적 경사하강법
• 미니 배치 경사하강법

3 참고

• https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/reducing-loss/video-lecture?hl=ko