SGD 썸네일형 리스트형 [Optimizer] 메타코드 강의 후기_챕터2: Pytorch Fundamentals - Loss 실습하기 저번 시간에 공부했던 Loss function 이랑 Optimization 방식들을 실제 실습으로 적용해보면서 공부하도록 하자. 4. Loss Function MSE Loss : Regression Task에 주로 사용하며, predict값 과 실제 output값의 차이를 제곱합으로 계산한다. import torch.nn as nn #nn.MSELoss() mse_loss = nn.MSELoss()pred = torch.randn(4,10)output = torch.randn(4, 10)mse_loss(pred, output) print(pred, output) nn.NLLLoss() : Negative Log Likelihood Loss 실제결과와 예측 확률을 곱한 것을 더해서 로그를 씌운 것이.. 더보기 이전 1 다음
