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Loss Function 란? 손실 함수(loss function) 란?딥러닝에서 손실함수란 모델 성능을 나타내는 지표이다. 이는 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 측정한다. 손실 함수의 값이 작을수록 모델의 예측이 실제 값에 더 가까워지며(성능 좋음), 빈대로 손실 값이 클수록 실제값과 차이가 크다는 것을(성능 나쁨) 의미한다. 손실 함수(loss function) 의 역할1. 모델의 최적화 : 딥러닝 모델을 학습시킬 때, 모델의 파라미터(가중치(weight) 와 편향(bias)) 를 조정하여 손실 함수를 최소화 하는것을 목표로 한다. 이 과정에서 주로 경사 하강법(gradient descent) 등의 최적화 알고리즘이 사용된다. 2. 모델 평가 : 모델이 훈련 데이터에 대해 잘 학습하고 있는지를 판단하기 위해, 손실 함수.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 9. 4.
Patch란? VIT_논문 위에서 보듯이 이미지가 있으면 오른쪽과 같이 이미지를 나눠 픽셀 단위가 아닌 작은 정사각형 block 으로 나눠져 각 block 을 하나의 입력단위로 사용하는것을 patch 라고 한다. 예를들어 224x224 크기의 이미지를 16x16 크기의 patch 로 나눈다면(224/16= 14, 따라서 14x14=196) 이미지는 총 196개의 patch 로 분할된다. 공감수 1 댓글수 0 2024. 7. 29.

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