신경망 학습 학습이란 훈련 데이터(Train Data)로부터 가중치 매개변수를 갱신하며 최적의 값을 찾는 것 입니다. 이렇게 최적의 값을 찾을 때에 사용하는 하나의 지표가 Loss Function(손실 함수) 입니다. Loss Function (손실함수) 손실함수는 신경망이 학습할 수 있도록 해주는 지표입니다. 정답과 출력값의 차이, 즉 오차를 말합니다. 이 손실함수 값(=오차)이 최소화되도록 하는 가중치와 편향을 찾습니다 (=학습합니다) 일반적으로는 MSE 혹은 Cross Entropy를 사용합니다. 평균 제곱 오차(Mean Squared Error : MSE) 계산이 간편하여 가장 많이 사용되는 손실 함수입니다. 거리가 음수로 나왔을 때 합산된 오차가 상쇄될 수 있기 때문에 각 거리 차이를 제곱하여 ..
