0023 Loss & Metric - Deepest Documentation
머신러닝에서는 훈련을 통해 목표를 잘 달성했는지를 나타내는 값을 잡고, 그 값을 기준으로 훈련을 시행합니다. 하나의 실험이더라도 이런 값은 여러 가지가 있을 수 있습니다. 이 중 학습을 통해 직접적으로 줄이고자 하는 값을 손실(loss), 에러(error), 혹은 코스트(cost)라고 합니다. 한편, 학습을 통해 목표를 얼마나 잘(못) 달성했는지를 나타내는 값을 척도(metric)라고 합니다. 머신러닝의 최종 목표는 척도로 달성률을 표시하지만, 직접 척도를 낮추도록 훈련하는 것은 여러 가지 이유로 힘들기 때문에 손실을 줄이는 방향으로 훈련합니다. 손실과 에러 모두 손실 함수(loss function), 에러 함수(error function)이라고 이야기하기도 합니다.
https://deepestdocs.readthedocs.io/en/latest/002_deep_learning_part_1/0023/
Alan Jo
