Keras는 인기있는 딥러닝 라이브러리 중 하나로, 다양한 손실 함수를 제공합니다. 이러한 손실 함수는 모델의 훈련과정에서 최적화할 목적 함수이며, 모델의 출력과 실제값 사이의 오차를 계산하는 역할을 합니다.

아래에서는 Keras에서 제공하는 몇 가지 대표적인 손실 함수들에 대해 알아보겠습니다.

1. 평균 제곱 오차 (Mean Squared Error, MSE)

평균 제곱 오차는 예측 값과 실제 값 사이의 제곱 차이의 평균을 계산하는 손실 함수입니다. 회귀 문제에서 널리 사용되며, 아래 코드와 같이 사용할 수 있습니다.

import keras

model.compile(loss='mean_squared_error', ...)

2. 이진 교차 엔트로피 (Binary Cross Entropy)

이진 교차 엔트로피는 이진 분류 문제에서 주로 사용되는 손실 함수입니다. 실제값과 예측값 사이의 교차 엔트로피를 계산하는데, 아래 코드와 같이 사용할 수 있습니다.

import keras

model.compile(loss='binary_crossentropy', ...)

3. 범주형 교차 엔트로피 (Categorical Cross Entropy)

범주형 교차 엔트로피는 다중 클래스 분류 문제에서 사용되는 손실 함수입니다. 실제값과 예측값 사이의 교차 엔트로피를 계산하는데, 아래 코드와 같이 사용할 수 있습니다.

import keras

model.compile(loss='categorical_crossentropy', ...)

4. 굳이 모르겠고 직접 만들기 (Custom Loss Function)

Keras에서 제공하는 손실 함수 이외에도, 필요한 경우 직접 손실 함수를 만들 수도 있습니다. 이는 모델의 특정한 목적이나 도메인에 맞추어 손실 함수를 정의하고 싶을 때 유용합니다. 아래 코드는 사용자 정의 손실 함수를 정의하는 예시입니다.

import keras

def custom_loss(y_true, y_pred):
    return keras.mean(keras.abs(y_true - y_pred))

model.compile(loss=custom_loss, ...)

이처럼 Keras에서 제공하는 다양한 손실 함수를 활용하거나 필요에 따라 직접 정의하여 사용할 수 있습니다. 각 손실 함수의 특징과 사용 사례에 대해 더 자세히 공부해보세요!