머신러닝에서 손실 함수와 옵티마이저 간의 상호 작용

머신 러닝에서 손실 함수와 옵티마이저는 모델 성능을 향상시키는 핵심 구성 요소입니다. 손실 함수는 모델의 예측 출력과 실제 출력의 차이를 측정하고, 옵티마이저는 모델 매개변수를 조정하여 손실 함수를 최소화합니다. 이 글에서는 손실 함수와 옵티마이저 간의 긴밀한 관계를 살펴보겠습니다.

손실 함수

비용 함수라고도 알려진 손실 함수는 모델 예측의 정확성을 측정하는 데 사용되는 방법입니다. 각 훈련 샘플에 대한 예측 출력과 실제 출력 간의 차이를 계산하여 모델의 성능을 평가합니다. 머신러닝 모델을 훈련할 때 우리의 목표는 손실 함수를 최소화하는 것입니다. 손실 함수를 최소화함으로써 가장 정확한 예측을 생성하는 최적의 매개변수 세트를 효과적으로 찾을 수 있습니다.

다음은 일반적으로 사용되는 3가지 손실 함수입니다.

평균 제곱 오류(MSE)

MSE는 회귀 문제에 일반적으로 사용되는 손실 함수입니다. 예측된 출력과 실제 출력 사이의 평균 제곱 차이를 계산합니다.

이 손실 함수는 이상값에 매우 민감합니다. 즉, 소수의 큰 오류가 전체 손실 값에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 MSE는 미분 가능하고 계산 효율성이 높기 때문에 여전히 인기가 높습니다.

평균 절대 오차(MAE)

MAE는 회귀 문제에 일반적으로 사용되는 손실 함수로, 예측 값과 실제 값 사이의 평균 절대 차이를 측정합니다. MSE와 비교하여 MAE는 이상값에 덜 민감합니다.

교차 엔트로피

교차 엔트로피 손실은 분류 문제에서 널리 사용되는 손실 함수입니다. 예측된 확률 분포와 실제 확률 분포의 차이를 측정합니다. 이 손실 함수는 여러 클래스에서 생성된 오류의 균형을 맞추는 데 도움이 되므로 클래스의 균형이 맞지 않을 때 특히 유용합니다. 데이터에 따라 이진 교차 엔트로피 또는 범주형 교차 엔트로피를 사용할 수도 있습니다.

Optimizer

손실 함수가 정의되면 최적화 프로그램을 사용하여 손실 함수를 최소화하기 위해 모델의 매개변수를 조정합니다. 또한 이러한 최적화 프로그램은 학습률, 운동량, 붕괴율 등과 같은 다양한 설정이나 하이퍼 매개변수를 사용하여 미세 조정할 수 있다는 점도 언급할 가치가 있습니다.

또한 이러한 최적화 프로그램은 학습률 스케줄링과 같은 다양한 기술과 결합될 수 있어 모델 성능을 더욱 향상시키는 데 도움이 됩니다.

다음은 가장 일반적으로 사용되는 세 가지 최적화 프로그램입니다.

Gradient Descent

Gradient Descent는 가장 널리 사용되는 최적화 프로그램 중 하나입니다. 매개변수에 대한 손실 함수의 미분을 취하고 음의 기울기 방향으로 매개변수를 업데이트하여 모델의 매개변수를 조정합니다. 경사하강법은 구현이 간단하지만 손실 함수에 로컬 최소값이 많을 때 천천히 수렴됩니다.

확률적 경사하강법(SGD)

SGD는 경사하강법의 확장입니다. 각 에포크 이후가 아니라 각 훈련 샘플 후에 모델의 매개변수를 업데이트합니다. 이로 인해 수렴이 더 빨라지지만 최적화 프로세스가 더욱 불안정해집니다. 확률적 경사하강법은 대량의 데이터를 처리하는 문제에 자주 사용됩니다.

Adam

Adam은 경사하강법과 SGD의 장점을 결합한 옵티마이저입니다. 그라디언트의 첫 번째와 두 번째 순간을 사용하여 학습 속도를 적응적으로 조정합니다. Adam은 종종 딥러닝을 위한 최고의 최적화 프로그램 중 하나로 간주됩니다. Adam 최적화 프로그램은 일반적으로 매개변수 수가 많은 문제에 좋은 선택입니다.

위 내용은 머신러닝에서 손실 함수와 옵티마이저 간의 상호 작용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!