[Keras] 손실 함수 (Loss Function)

손실 함수 (Loss Function)

 

손실 함수(목적 함수 또는 최적화 점수 함수)는 하나의 model을 compile하기 위해 필요한 두 개의 매개 변수 중 하나이다. 또한, loss function은 single data set을 다룬다.

 

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

from keras import losses

model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')

 

기존의 손실 함수를 이름으로 전달하거나 TensorFlow / Theano의 심볼릭 함수(symbolic function)를 매개 변수로 전달할 수 있다. symbolic function는 다음의 두 인자를 받아 각각의 데이터 포인트에 대하여 스칼라를 반환한다.

 

y_true : 정답 레이블. TensorFlow / Theano 텐서

y_pred : 예측값. y_true와 같은 크기(shape)의 TensorFlow / Theano 텐서

 

실제로 최적화되는 값은 모든 데이터 포인트에 걸친 출력값의 평균값이다.

 

https://keras.io/ko/losses/#_1

Losses - Keras Documentation