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NeuroWhAI의 잡블로그
[Rust] 손실 함수 - '밑바닥부터 시작하는 딥러닝' 4장
※ 실제로 동작하는 전체 소스코드는 GitHub에서 보실 수 있습니다. 손실 함수는 신경망의 학습 정도를 수치화하는데 사용되는 함수입니다. 손실 함수의 값을 최소화하는 방향으로 신경망의 파라미터들을 조정하는게 학습입니다. 여러 종류가 있는데 보통은 어떤 문제를 푸느냐에 따라 다른 함수를 사용하는 것 같습니다. 아래 코드는 대표적인 손실 함수인 MSE와 Cross entropy를 구현하고 손실값을 계산해보는 예제입니다. 코드: use rulinalg::matrix::{Matrix, BaseMatrix, BaseMatrixMut}; pub fn mean_squared_error(y: &Matrix, t: &Matrix) -> f32 { let mut err = y - t; err = err.apply(&|v..
개발 및 공부/알고리즘
2018. 7. 15. 12:17