loss function2 GAN [ GAN ] 각 모듈이 어떤 기능을 하는지 살펴보겠습니다. 먼저 Input은 random noise입니다. 뽑아온 noise를 통해 고양이 사진, 얼굴 사진 등을 만드는 것입니다. random noise 이지만 사실 보통 가우시안 분포를 따르는 noise라고 볼 수 있습니다. noise가 Generator에 들어갑니다. 이때 Generator는 받은 noise를 가지고 이미지를 생성합니다. 생성된 이미지를 Discriminator에게 보내줍니다. 이와 동시에 진짜 이미지인 training data를 Discriminator에 보내줍니다. 그러면 Discriminator는 Generator가 생성한 가짜 이미지와, 진짜 이미지인 training data 총 두 개의 input 값을 받습니다. 그리고 ou.. 2022. 7. 16. 01. Loss Function (Cost Function) Loss Function은 Model이 얼마나 훈련 data를 잘 설명하는지 판단하는 것입니다. [ Gradient Descent ] 기울기를 이용하여 최소가 되는 값을 찾는 것입니다. [ MSE (mean square error = 평균 제곱 오차) ] [ Cross Entropy Loss ] Classification이라는 것이 위와 다른 차이점입니다. 또한 y는 범주형 이산적인 값을 갖습니다. 분류 모델이 얼마나 잘 학습했는지 측정하기 위해 사용되는 지표입니다. loss는 0 ~ 1 사이의 숫자로 측정되며, 확률분포와 예측 분포 사이의 차이를 측정합니다. 세 가지 이상의 분류 가능성이 있는 모델에서 cross entropy loss 가 자주 사용됩니다. 1. binary crossentropy Bi.. 2022. 6. 7. 이전 1 다음
