오차함수 (loss)

loss :신경망이 한 번 실행될 때 훈련 손실값

loss 함수(오차함수) :  훈련손실값을 계산하는 방정식

classifier.compile(loss = 'binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
#loss에 문자열로 넣어주면 됨

무엇을 예측하는 인공지능을 만들 것인지에 따라 오차함수(loss)를 바꿔주어야 한다.

오차함수에는 평균제곱오차(MSE),  크로스엔트로피(crossentropy) 함수가 있다.

 

평균 제곱	교차 엔트로피
- 예측 문제에서 활용하는 오차함수 - 가장 많이 사용되는 MSE(mean_squared_error)에서 파생되어짐	- 분류 문제에서 많이 활용하는 오차함수
- mean_squared_error   - mean_absolute_error - mean_absolute_percentage_error - mean_absolute_logarithmic_error	2중분류 - binary_crossentropy 다중분류 - categorical_crossentropy - sparse_categorical_crossentropy