손실 함수 (Loss Function)의 종류
모델의 성능을 올리기 위해 손실 함수를 임의로 변형할 수 있음
산술 손실 함수 - 산술값을 예측할 때 데이터 대한 예측값과 실제 관측 값을 비교하는 함수 (regression)
- 제곱 손실 함수 (Quadratic Loss function) - loss(f) = 상수(실제 값 - 관측 값)^2
- 노이즈 데이터에 약한 모습을 보임
- 절대값 손실 함수(Absolute Loss function) - loss(f) = 상수(|실제 값 - 관측 값|)
- 노이즈가 많은 경우 사용
두 함수 모두 loss 값을 음수를 만들지 않게 하기 위해 각각 제곱과 절대값을 사용
확률 손실 함수 - 특정 항목을 나누는 분류에서 사용
확률을 최대화하는 방식
- Negative log-likelihood - loss(f) = -logp(조건부 확률|모델)
likelihood란 주어진 데이터가 가정한 모델에 얼마나 적합한지에 대한 조건부 확률
랭킹 손실 함수 - 모델이 예측해낸 결과값에 순서가 맞는지만 판별
- pairwise zero-one - 관계가 잘못된 경우를 카운팅
- edit distance - 몇 번의 맞바꿈을 해야 원래 순서로 돌아갈 수 있는지 측정
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