앞서 잠시 언급했듯이, 모델을 학습시킬 때 나타나는 표는 학습의 각 에포크가 끝난 후의 결과
를 보여줍니다. 한 에포크는 데이터에 포함된 이미지를 모두 한 번씩 처리했다는 뜻임을 기억
해 두세요. 각 열은 학습용 및 검증용 데이터셋에서의 평균 손실 정보와 요청한 평가지표를 포
함합니다. 여기서는 에러율(
error
_
rate
)이죠.
은 모델 파라미터를 최적화하는 데 사용하기로 한 어떤 함수도 될 수 있습니다. 그런데 우
리는 명시적으로 사용할 손실 함수를 지정한 적이 없죠. 내부적으로 무슨 일이 일어날까요?
fastai
는 사용 중인 데이터와 모델의 종류에 따라 적절한 손실 함수를 고릅니다. 여기서는 이미
지 데이터를 입력받아서 범주형 출력을 내놓으므로, 기본적으로
cross
-
entropy
loss
을 선택합니다.
5.3
은 앞 장에서 사용한 ...
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