▶ 손실 함수(Loss Function == Cost Function)란? 손실함수는 신경망 성능의 '나쁨'을 나타내는 지표입니다. 정답과 비교했을 때 신경망이 학습 데이터를 얼마나 잘 처리했는지, 못 처리했는지를 나타냅니다. 이 값이 높을수록 모델이 좋지 않다는 것을 의미합니다. 이 지표의 값을 바탕으로 학습을 하면서 모델의 적절한 가중치를 찾아 나갑니다. 손실 함수는 사용자가 임의의 함수를 정의해 사용할 수도 있지만 일반적으로는 '평균 제곱 오차'와 '교차 엔트로피 오차'를 사용합니다. ​ ​ ​ ▶ 손실 함수를 설정하는 이유? 신경망 학습에서 '미분'의 역할을 생각해보면 됩니다. 신경망 학습에서 최적의 가중치를 찾을 때 손실 함수의 값을 가능한 작게 하는 매개변수 값을 찾습니다. 이때 매개변수의 미..