728x90 MSELoss1 [PYTORCH] 손실 함수 선택의 3가지 핵심 원칙 : CrossEntropyLoss와 MSELoss의 결정적 차이 및 최적화 방법 딥러닝 모델의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소 중 하나는 바로 손실 함수(Loss Function)의 선택입니다. 모델이 예측한 값과 실제 정답(Ground Truth) 사이의 거리를 어떻게 측정하느냐에 따라 역전파(Backpropagation) 시 흐르는 그래디언트의 성질이 완전히 달라지기 때문입니다. 본 가이드에서는 PyTorch 환경에서 실무 개발자들이 가장 자주 고민하는 CrossEntropyLoss와 MSELoss를 중심으로, 데이터의 특성에 맞는 최적의 손실 함수를 선택하고 구현하는 전문적인 방법론을 제시합니다.1. 딥러닝 목적에 따른 손실 함수의 수학적 메커니즘손실 함수는 단순한 수식이 아니라, 우리가 모델에게 부여하는 '철학'입니다. 회귀(Regression) 문제에서는 수치적 오차를 줄.. 2026. 4. 4. 이전 1 다음 728x90
