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누구나 기계 학습/신경 회로망의 분야에서 손실 함수이 무엇인지 간단히 설명 할 수 있습니까? 단순한 단어로 손실 함수 란 무엇입니까?
이
내가 Tensorflow 튜토리얼 다음 동안 나온 : https://www.tensorflow.org/get_started/get_started
A
답변
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당신이 당신의 출력을 처벌하는 방법을 손실 함수입니다.
다음은 감독 된 설정 즉 올바른 결과가 있어야하는 경우입니다. 손실 기능은 감독되지 않은 설정에서도 적용될 수 있습니다.
당신은 항상 당신이 모델에 적용 많은 손실 기능을 가질 수 있습니다 그냥 스칼라 값 11. 예측하는 모델을 가지고 가정하자. L2는 유클리드 거리입니다.
값을 2로 설정하고 모델에 x ** 2 함수를 배우고 싶다면 결과는 4가되어야합니다 (2 * 2 = 4이기 때문에). L2 손실을 적용하면 | 4 - 1 ||^2 = 9로 계산됩니다.
우리는 자체 손실 함수를 만들 수도 있습니다. 우리는 손실 함수가 항상 10이라고 말할 수 있습니다. 따라서 우리 모델이 출력 한 것이 무엇이든간에 손실은 일정합니다.
왜 우리가 손실 기능에 신경 쓰나요? 그럼 그들은 모델이 얼마나 저조했는지, 역 전파와 신경망의 맥락에서 결정합니다. 또한 모델이 학습 할 수 있도록 전파 될 최종 레이어의 그라디언트를 결정합니다.
다른 의견으로는 기본 소재로 시작해야한다고 생각합니다. http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
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네트워크가 예상 한 결과와 얼마나 떨어져 있는지 설명합니다. 이는 모델이 그 prediciton에서 만든 오류의 크기를 나타냅니다.
그런 다음 오류를 가져 와서 모델을 통해 '역 전파'하여 가중치를 조정하고 다음 번에 진실에 가깝게 만들 수 있습니다.
나는 "tensorflow 사용법"대신 (기본) 기계 학습 서적을 읽기 시작할 것을 제안합니다. Tensorflow는 자신이하는 일을 모르는 경우 마술을 할 수 없습니다. –
내가 따라야 할 온라인 자료를 제안하나요? – Federico
아마도 가장 훌륭한 [기계 학습 과정] (https://www.coursera.org/learn/machine-learning)을 따라야합니다. 또는 Andrew Ng (Andrew Ng)와 같은 Google의 책 [this one] (http://www.mlyearning.org). –