보통,
기계학습,machine_learning에서 둘은 비슷한 의미지만
single training set에는
loss function,
여러 training set에는 cost function이라 하는 듯.
(너무 당연, del ok)
(
손실,loss 비용,cost 오차,error같은) 부정적 대상을 이름으로 한 함수는 그
최소,minimum 최소값,minimum_value을 구하는 것이 주된 목표
물론, 긍정적 대상 (ex.
이득,gain??
이익,profit? .... TBW) 을 이름으로 한 함수는 그
최대,maximum 최대값,maximum_value을 구하는 것이 주된 목표....? (물론 둘을 변환하는 것은 매우 간단)
when
최적화,optimization할 때, i.e.
최적화문제,optimization_problem를 해결할 때.
list of loss functions
일반적으로 사용되는 loss functions // TMP CLEANUP
오차제곱합 sum of squares for error
SSE
여기서
: 신경망이 추정한 값
: 정답 레이블에 의한 값