Matplotlib Usage
- 기본적인 import및 sin 그래프 그려보기
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 6, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()
Loss Function
손실 함수 = Loss Function 신경망 성능의 '나쁨'을 나타내는 지표. 즉, 현재의 신경망이 훈련 데이터를 얼마나 잘 처리하지 못하는지를 나타냄. 이러한 '나쁨'을 최소로 하는 것은 사실상 '좋음'을 최대로 하는 것과 같으므로, 신경망 학습에서는 손실 함수값이 작아지는 방향으로 학습하게 됨. 신경망 학습에서는 최적의 매개변수(가중치, 편향)을 탐색할 때 손실함수의 값을 가능한 한 작게 하는 매개변수 값을 찾음. 찾을 때는 매개변수의 미분(=기울기)을 계산하고, 이 계산값을 단서로 새로 매개변수 값을 갱신해나감. 자세히 말하면 '가중치 매개변수에 대한 손실 함수의 미분=가중치 매개변수의 값을 아주 조금 변화시켰을 때, 손실 함수의 변하는 정도'임. 따라서 이 값이 음수 : 가중치 매개변수를 양의 방향으로 변화(=값 증가)시켜 손실 함수의 값을 줄임. 양수 : 가중치 매개변수를 음의 방향으로 변화(=값 감소)시켜 손실 함수의 값을 줄임. 굳이 손실 함수를 쓰는 이유는, 정확도를 지표로 하면 매개변수의 미분이 대부분의 장소에서 0이 되기 때문임. 정확도라는 것은 전체 중 얼마나 정확히 인식했냐이므로, 예를 들어 100장이 전체일 때는 32%, 33%와 같은 값만 같게 됨. 따라서 32%상황에서 매개변수를 조금 변화시켜도 32.0234%같이 안 되고 여전히 32%이거나(이 경우 미분이 0), 33%같이 큰 값으로(=불연속적으로) 값이 변화하므로 최적의 매개변수 값을 찾기에 적합하지 않음. 딥러닝에 자주쓰이는 손실함수에는 다음과 같은 함수들이 있음. 평균 제곱 오차 = MSE(Mean Squared Error) $$ E = \frac{1}{n}\sum_{k=1}^n (y_k-t_k)^2 \qquad y_k\text{ : 신경망의 출력, } t_k\text{ : 정답 레이블, } n\text{ : 데이터의 차원 수} $$ 특징 수치예측에 많이 사용됨. 파이썬 구현
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