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손실함수 2025.04.27해당카페글 미리보기
학습 시 손실함수를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. ━━━━━━━━━━━━━━━ 🎯 주요 손실함수 종류 🌟 1. 평균 제곱 오차 (MSE, Mean Squared Error) 회귀문제(숫자 예측)에 주로 사용 수식: 특징: 오차가 클수록 페널티가 커짐 (제곱...
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Re: 문제141. (점심시간 문제) 소프트 맥스함수 with 오차함수의 도함수를 문제140 번 코드 순전파... 2022.10.11해당카페글 미리보기
을 self.y 에 담는다. self.loss = cross_entropy_error(self.y, self.t ) # 예측값과 정답을 크로스 엔트로피함수(오차함수)에 넣고 오차를 self.loss 에 담는다. return self.loss def backward(self, dout=1): batch_size = self.t.shape[0] dx = (self...
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추천 시스템 평가 함수 2025.06.17해당카페글 미리보기
추천했는데 본 영화의 수를 의미합니다. - 위 2가지 함수를 함께 봄으로서 추천을 통해 맞춘 영화의 비율과 추천을 안 해서 안...예측 평점과 실제 평점 간 오차의 제곱 평균의 제곱근. 오차가 클수록 패널티가 커지므로 큰 오차에 민감하다. 평점 예측...
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대표적인 오차함수 2020.10.01해당카페글 미리보기
* 대표적인 오차 함수 1. 평균 제곱 계열 - mean_squared_error (평균 제곱 오차) - mean_absolute_error (평균 절대 오차) : 실제 값과 예측 값 차이의 절댓값 평균 - mean_absolute_percentage_error (평균 절대 백분율 오차) : 절대값 오차를 절댓값...
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Re: 문제121. (오늘의 마지막 문제) 그림 4-8 오차함수를 x0=8, x1=2 에서 편미분하여 구한 기울기를 구하세요 2021.09.06해당카페글 미리보기
def numerical_gradient(f, x): # 오차함수와 가중치를 받을 입력 매개변수 2개를 생성 h = 0.0001 # 0 에 가까워지는 극한값을 코드로 간단하게 구현 grad = np.zeros_like(x) # x 와 형상이 같은 배열을 생성하는데 원소는 다 0 입니다. # 기울기를 담는...
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AI 기상예보 시스템의 데이터 학습 방식과 그 효과는 무엇인가요? 2025.11.17해당카페글 미리보기
시간 t의 전 지구 필드 → ERA5에서 시간 t+6h 또는 t+1h의 전 지구 필드”와 같은 입력–정답 쌍으로 구성되고, 손실함수(예: 평균제곱오차)를 최소화하면서 전 지구 모든 격자점과 변수에 대한 예측 오차를 줄이도록 파라미터를 최적화합니다. GraphCast...
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(자유열람문서) 과학관련 소감문 2025.12.03해당카페글 미리보기
극소화하도록 구조를 변화시킨다고 볼 수 있습니다. 예를 들어 Friston의 자유에너지 원리와 유사하게, 시스템이 예측 오차나 에너지 함수 $F$를 정의하고 이를 최소화하도록 자기조직화한다고 가정해봅시다. $F$는 현재의 구조 $C$와 상태 $x$들의 함수...
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삼각함수 미분과 오차전파 2016.02.18해당카페글 미리보기
sinx => cosx cosx => -sinx tanx => sec²x <= 오차전파에서 다변수함수 미분때 자주 나옵니다. secx => secxtanx cosecx => -cosecxcotx cotx => -cosec²x 위에 tan 까지는 자주 등장합니다. 오차전파식은 테일러급수로 증명됩니다 . 위...
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[3D 논문리뷰] PointRCNN 2025.07.22해당카페글 미리보기
분할 없이 그냥 회귀 (L1 loss 등 사용) <손실함수> 첫번째 손실함수 모델이 예측한 bin과 offset 값과 비교하여 오차 계산 두번째 손실함수 y,h,w,l 네 개 속성에 대해 GT와 예측값의 오차를 구함 세번째 손실함수 모든 foreground point ppp에 대해 평균...
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Re:예제5. ( 오늘의 마지막 문제) TwoLayerNet 클래스에 p138 페이지의 loss 함수를 추가하고 위의 입력값의 오차를 출력하시오 ! 2019.12.23해당카페글 미리보기
import numpy as np import sys, os sys.path.append(os.pardir) from common.gradient import numerical_gradient class TwoLayerNet: def __init__(self): self.params = {} self.params['W1'] = 0.01*np.random.randn(784,100) self.params['b1'] = np...