RMSE1 언제 MSE, MAE, RMSE를 사용하는가 제목에 열거한 RMSE, MSE, MAE는 딥러닝 모델을 최적화 하는 데 가장 인기있게 사용되는 오차 함수들이다. 이번 포스팅에서는 (1) 이들의 특징을 알아보고, (2) 이 3 가지 손실 함수를 비교 분석해본다. 아래의 예를 보자. 어떤 모델이 학습 데이터를 입력받아 아래 테이블 내 수치들을 예측했다고 해보자. target은 prediction이 맞춰야 할 정답이고, epoch은 학습의 횟수를 가리킨다. Epoch 2에서, Prediction의 3번째 값인 2는 그것이 근접했어야 할 Target의 3번째 값인 7과 크게 벗어나게 예측했다는 의미에서 Outlier라는 점에 주목하자. 이들 값을 가지고 MSE, RMSE, MAE를 계산해보면 아래와 같다: MSE의 특징 [1] Mean Square Erro.. 2022. 12. 12. 이전 1 다음
