또한, 평균 제곱 오차처럼 실제 값과 예측 값 사이의 오차에 대한 식을 손실 함수(loss function)라고 합니다.
평균 제곱 오차 ➡︎ 손실 함수(loss function)
최적의 기울기와 절편을 찾기 위해 앞서 경사 하강법을 배웠지요. 딥러닝에서는 이를 옵티마이저(optimizer)라고 합니다. 우리가 사용했던 경사 하강법은 딥러닝에서 사용하는 여러 옵티마이저 중 하나였습니다. 경사 하강법 이외의 옵티마이저에 대해서는 9장에서 상세히 배웁니다.
경사 하강법 ➡︎ 옵티마이저(optimizer)
이제부터는 손실 함수, 옵티마이저라는 용어를 사용해 설명하겠습니다. 먼저 텐서플로에 포함된 케라스 API 중 필요한 함수들을 다음과 같이 불러옵니다.
from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense