지혜를 창출할 창고

안녕하세요. 머신러닝에서 loss와 'mse'에 대한 글입니다. loss function 신경망 학습에서 사용되는 지표를 손실 함수(loss function)라고 표현합니다. 학습에서의 지표란, 병원에서 아픔의 수치를 표현하듯, 0부터 10까지의 고통 중 환자가 느꼈을 아픔은 7정도입니다. 초산의 고통은 7.5정도 입니다. 신경망 학습에서는 지표를 기준으로 최적의 매개변수 값을 탐색합니다. Loss 해당 신경망 성능의 나쁨을 나타내는 지표이며, 나쁨이 낮다면 좋다는 이론을 기반으로 한 개념입니다. 'mse' (Mean squared error): 평균 제곱 오차 가장 많이 사용되는 mse는 오차들의 평균을 제곱한 지표를 나타내라는 함수의 설정입니다.

안녕하세요. 활성화 함수(activation function)의 재료로 사용하는 w인 가중치(weight)와, b인 편향(bias)에 대한 간략 설명글입니다. y = x1w1 + b 퍼셉트론은 입력 신호(X)에 가중치(W)를 곱한 값에 편향(b)을 합하고, 합한 값이 0을 넘으면 활성화, 넘지 않으면 비활성화를 합니다. 가중치란? 각 입력 신호가 결과 출력에 미치는 중요도를 조절하는 매개변수 편향이란? 뉴런의 활성화를 조절하는 매개변수 뉴런의 활성화 조건을 설정하는 매개변수