손실함수,loss_function

손실함수,loss_function (rev. 1.11)

보통, 기계학습,machine_learning에서 둘은 비슷한 의미지만
single training set에는 loss function,
여러 training set에는 cost function이라 하는 듯.

ML쪽에서 cost vs loss 는 크게 다른 것은 아님. 구분이 무의미할지도.. [https]Google ML glossary에선 동의어로 처리.

목적함수 objective_function?
tmp ref. https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=ko#objective-function
and Google:objective.function definition

오차,error와 밀접한데 정확한 관계가?
대충, (학습된 NN의 출력)과 (정답)의 차이,difference로 계산된다는 (그 차이 값이 손실,loss?)그런 점이 비슷한데/같은데, ...tbw

이하는 Google:loss function cost function difference 2021-01-05 검색결과 중 몇가지임.




https://www.youtube.com/watch?v=5WSff-U2muI
20분짜리 개념설명동영상 (ko)

Bmks en
Google ML Glossary에서
{
https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=ko#l
저기서 설명: L1_loss L1_regularization L2_loss L2_regularization
mklink: 이름만 봐도 거리,distance 노름,norm 측도,measure 관련이며 ... regularization(pagename은 아마 정칙화,regularization or 정규화,regularization 둘중 하나로..) lasso ridge ...
그리고 L2_loss 최소화 - rel. least_squares_regression LSR .... rel. 최소제곱,least_square

https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=ko#loss
바로 아래 loss_curve loss_surface 아주짧은설명이어짐
}