손실 함수(Loss Function)는 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념으로, 모델의 예측과 실제 목표의 차이나 오류를 측정하는 데 사용됩니다. 손실 함수의 선택은 모델 훈련 및 성능 평가에 매우 중요하며, 다양한 작업과 문제에는 일반적으로 다양한 손실 함수가 필요합니다.
다음은 몇 가지 일반적인 손실 함수와 다양한 작업에서의 응용 프로그램입니다.
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평균 제곱 오차(MSE) :
- 회귀 문제에 사용되며 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 제곱 오차의 평균을 측정합니다.
- MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)², 여기서 yi는 실제 값, ŷi는 예측 값, n은 표본 크기입니다.
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평균 절대 오차(MAE) :
- 회귀 문제에 사용되며 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 절대 오차의 평균을 측정합니다.
- MAE = (1/n) * Σ|이것 - ŷi|。
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교차 엔트로피 손실 :
- 분류 문제에 사용되며 모델의 분류 확률 분포와 실제 레이블 간의 차이를 측정합니다.
- 이진 분류 문제의 경우: 이진 교차 엔트로피 손실.
- 다중 분류 문제의 경우: 범주형 교차 엔트로피 손실.
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로그 손실 :
- 일반적으로 이진 분류 문제에 사용되며 교차 엔트로피 손실의 한 형태입니다.
- 로그 손실 = -Σ(this * log(i) + (1 - this) * log(1 - i)).
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승자가 모든 손실을 감수합니다(Hinge Loss) :
- SVM(지원 벡터 머신)과 같은 분류 문제에 사용되어 모델이 올바른 분류에 더 큰 여유를 갖도록 장려합니다.
- 힌지 손실 = Σmax(0, 1 - yi * ŷi), 여기서 yi는 실제 레이블이고 ŷi는 모델의 예측입니다.
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후버 손실 :
- 회귀 문제에 사용되며 평균 제곱 오차(MSE)와 평균 절대 오차(MAE)가 혼합되어 있으며 이상값에 민감하지 않습니다.
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맞춤 손실 :
- 특정 문제의 경우 작업의 특별한 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의 손실 함수를 정의할 수 있습니다.
적절한 손실 함수 선택은 문제 유형과 작업 목표에 따라 다릅니다. 학습 프로세스 중에 최적화 알고리즘은 손실 함수를 최소화하여 모델 매개변수를 조정하여 학습 데이터에 더 잘 맞고 새 데이터에 일반화할 수 있도록 시도합니다. 손실 함수가 다르면 훈련 동작과 모델 성능이 달라지므로 적절한 손실 함수를 선택하는 것이 매우 중요합니다.