Loss Function - 인공지능 > 딥러닝 | AI Insight Note

손실 함수(Loss Function, 목적 함수)는 모델의 예측값과 실제값 사이의 오차를 수치화하는 함수다. 학습은 이 손실을 최소화하는 방향으로 진행된다.

주요 손실 함수

python

import torch.nn as nn
criterion = nn.MSELoss()
# MSE = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)²
# 회귀 문제에 사용
# 이상값에 민감

python

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 분류 문제에 사용
# CE = -Σ y_true * log(y_pred)
# 모델이 틀릴수록 큰 패널티

python

criterion = nn.BCELoss()
# 이진 분류 (spam/not spam)
# BCE = -(y*log(p) + (1-y)*log(1-p))