GradientDescent1 손실 함수(Loss Function)의 최솟값을 찾아서: 경사하강법 동작 메커니즘과 학습률(Learning Rate) 기술사 학습노트›인공지능·빅데이터›AI 손실함수Artificial Intelligence · 정보관리기술사 / 컴퓨터시스템응용기술사AI 손실함수(Loss Function)모델 예측값과 실제 정답의 차이를 수치화하여 학습 방향을 결정하는 AI 모델 최적화의 기준 함수정보관리기술사컴퓨터시스템응용기술사손실함수LossFunctionCrossEntropyMSE역전파경사하강법정규화최적화Ⅰ.개요 및 등장배경가. 정의AI 손실함수는 모델이 산출한 예측값과 실제 정답 사이의 차이를 하나의 수치로 표현하는 함수이다. 머신러닝과 딥러닝 모델은 학습 과정에서 손실함수 값을 최소화하도록 파라미터를 조정한다. 즉 손실함수는 모델이 얼마나 틀렸는가를 측정하는 기준이면서, 동시에 경사하강법과 역전파가 어느 방향으로 가중치를 수정해야.. 2026. 5. 29. 이전 1 다음
