[Tensorflow] 6. 손실의 의미 (Loss)
손실의 의미 (Loss)
model.fit(독립, 종속, epochs=10)
- 파란 영역
- 이번 학습이 몇번 째 학습인지 알려줌
- 주황 영역
- 각 학습마다 시간이 얼만큼 걸렸는 지
- 연두 영역
- 학습이 얼마나 진행되었는 지
- 모델은 매 학습마다 조금씩 학습하게 됨
- 얼마나 정답에 가까이 맞추는 지를 평가하는 지표
- 학습이 진행될수록 점점 더 정답을 맞추게 될것
손실 Loss
- 손실(Loss)
- (예측 - 결과)^2^ 의 평균
- (25 + 4 + 1 + 16) / 4 = 11.5
예측이 정답을 모두 맞추고 있으면 그 차이가 0 이 되므로 Loss(손실) 은 0 이 될 것임
결론
모델을 학습시킬 때,
model.fit(독립, 종속, epochs=1000)
loss 값이 낮아질수록 내가 만든 모델이 정확히 예측하고 있다는 뜻!