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머신러닝: 훈련 손실과 검증 손실의 개념

머신러닝 모델을 훈련할 때 훈련 손실과 검증 손실은 모델의 성능을 평가하고 개선하는 데 중요한 지표다. 이 두 손실을 이해하고 적절히 활용하면 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 높일 수 있다. 본 포스트에서는 훈련 손실과 검증 손실의 정의, 중요성, 그리고 실제 머신러닝 과정에서 어떻게 활용되는지에 대해 자세히 설명한다.💡 훈련 손실 (Training Loss)훈련 손실은 모델이 훈련 데이터셋에 얼마나 잘 적합되는지를 나타내는 지표다. 훈련 데이터셋을 모델에 입력했을 때 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 차이를 측정하며, 이 차이를 줄이는 방향으로 모델의 가중치를 조정한다. 손실 함수(Loss Function)는 이 차이를 정량화하는 데 사용되며, 평균 제곱 오차(Mean Squared Erro..
머신러닝 2025. 4. 16. 07:12
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