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차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

머신러닝의 기본 프로세스 - 가설 정의, 손실함수 정의, 최적화 정의

1강 머신러닝의 기본 프로세스 - 가설 정의, 손실함수 정의, 최적화 정의

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MSE를 계산할때 4로만 나누지 않고 2*4로 나누는 이유가 뭔가요?

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지식공유자

안녕하세요~. 반갑습니다.

5페이지 MSE 수식에 있는 *1/2을 곱해준 것인데요. 1/2을 곱한이유는 ^2로 제곱하는 부분이 Gradient Descent 과정에서 미분을 취하면 앞에 *2로 튀어나오기 때문에 이부분에 1/2을 곱해서 상쇄시킴으로써 수식을 더욱 깔끔하게 만들기 위함입니다.

1/2은 수식 전개를 깜끔하게 만들기 위한 상수이기때문에 1/2을 곱하든 곱하지 않든 최종 결과에 큰차이를 만들어내지는 않기 때문에 크게 중요한 부분은 아닙니다~.

좀 더 자세한 내용은 아래 답변을 참조하세요~.

https://datascience.stackexchange.com/questions/52157/why-do-we-have-to-divide-by-2-in-the-ml-squared-error-cost-function

감사합니다.

 
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