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Giới thiệu về Deep Learning với TensorFlow 2.0

Quy trình cơ bản của machine learning - định nghĩa giả thuyết, định nghĩa hàm mất mát, định nghĩa tối ưu hóa

안녕하세요 MSE 질문합니다.

Viết

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안녕하세요 '머신러닝의 기본 프로세스'를 공부하고 있습니다.

2분43초~ 5분30초에서

MSE가 오차의 제곱의 합을 개수로 나눈 것으로 알고 있는데(오차 제곱의 평균) 그런데 여기에 1/2을 곱한 이유는 무엇인가요?

머신러닝 배워볼래요? 딥러닝tensorflow

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머신러닝으로 문제를 해결하기 위한 세 가지 기본 과정은 무엇일까요?

데이터 수집, 모델 선택, 결과 분석

가설 정의, 손실 함수 정의, 최적화 정의

특징 추출, 알고리즘 구현, 성능 평가

전처리, 학습, 예측

Câu trả lời 4

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안녕하세요. 반갑습니다.

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 않습니다.

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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최종결과에는 어쨌든 영향은 가지만 이 부분은 러닝레이트로 상쇄가능하기에 그냥 편의상 없애는거아님?

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저도 궁금한 부분이었는데 답변 감사합니다.

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