모든 데이터에 대한 평균 오차, 비용 함수

비용 함수는 머신러닝 모델이 학습할 때 전체 데이터셋에 대해 평균적으로 얼마나 오차가 있는지를 측정하는 함수입니다.

모든 데이터에 대한 손실의 평균값을 계산하며, 이를 통해 모델이 얼마나 잘 학습되었는지 판단할 수 있습니다.

비용 함수는 손실 함수와 마찬가지로 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차, 교차 엔트로피 등 다양한 함수를 사용합니다.

손실 함수와 비용 함수는 유사한 개념이지만 데이터를 처리하는 단위가 다릅니다.

손실 함수는 개별 데이터 샘플에 대해 계산된 오차를 의미합니다.

예를 들어, 하나의 입력 데이터에 대해 예측값과 실제값의 차이를 계산할 때 손실 함수가 사용됩니다.

반면 비용 함수는 전체 데이터 샘플의 평균적인 오차를 나타냅니다.

즉, 여러 개의 데이터에 대한 손실 값을 종합하여 평균을 낸 것이 비용 함수입니다.

결국 머신러닝 모델이 학습하는 과정에서 줄여야 하는 것은 비용 함수의 값입니다.

손실 함수는 개별 샘플의 오차를 측정하는 데 사용되지만, 모델의 전체 성능을 평가하고 최적화하는 데는 비용 함수가 사용됩니다.