손실 함수 (Loss Function)와 활성화 함수 (Activation Function)는 모두 신경망(딥러닝 모델)에서 중요한 역할을 하지만, 그 목적과 사용되는 위치가 다릅니다. 각각의 함수가 수행하는 작업을 간단히 설명하겠습니다
1. 손실 함수 (Loss Function)
손실 함수는 모델이 예측한 값과 실제 값(정답) 간의 차이를 계산하는 함수입니다. 모델이 얼마나 잘 예측했는지, 즉 오차의 크기를 측정하는 데 사용됩니다. 손실 함수의 목적은 이 오차를 최소화하는 것입니다. 즉, 모델이 예측한 값과 실제 값이 얼마나 가까운지 나타내며, 학습 과정에서 이 값을 최소화하는 방향으로 파라미터가 업데이트됩니다.
주요 특징:
- 목적: 모델의 예측 값과 실제 값의 차이를 측정
- 학습: 손실 함수를 최소화하기 위해 경사하강법 등의 최적화 알고리즘을 사용해 모델 파라미터를 업데이트합니다.
- 사용 위치: 모델의 출력에서 사용됩니다. 예측 결과와 실제 정답을 비교하여 오차를 계산합니다
2. 활성화 함수 (Activation Function)
활성화 함수는 신경망의 각 뉴런이 활성화되는 정도를 결정하는 함수로, 주로 비선형성을 모델에 추가하는 역할을 합니다. 신경망은 활성화 함수를 통해 선형 함수가 아닌 복잡한 함수도 학습할 수 있도록 도와줍니다. 활성화 함수는 각각의 뉴런이 출력하는 값을 결정하는 함수로, 보통 은닉층에 적용됩니다.
주요 특징:
- 목적: 뉴런의 출력값을 결정하고, 신경망에 비선형성을 추가하여 더 복잡한 관계를 학습할 수 있게 합니다.
- 학습: 활성화 함수는 입력 값에 대한 출력을 결정하고, 이후 가중치와 편향을 학습하는 과정에서 사용됩니다.
- 사용 위치: 은닉층과 출력층에 적용되며, 신경망의 출력에 영향을 미칩니다
3.차이점 요약
특징손실 함수 (Loss Function)활성화 함수 (Activation Function)
목적 | 모델의 예측 값과 실제 값의 차이를 계산하여 학습 방향을 결정 | 뉴런의 출력을 결정하고 신경망에 비선형성을 추가 |
사용 위치 | 모델의 출력값과 실제 값 사이에서 사용, 오차를 계산 | 각 층의 뉴런에 적용, 주로 은닉층과 출력층에서 사용 |
일반적인 예시 | MSE, 교차 엔트로피 손실 함수 | Sigmoid, ReLU, Tanh, Softmax |
학습에서의 역할 | 손실 값을 최소화하는 방향으로 모델을 업데이트 | 비선형성을 추가하여 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 함 |
4.결론
- 손실 함수는 모델이 얼마나 잘 예측했는지 측정하는 데 사용되며, 모델 학습에서 오차를 최소화하는 역할을 합니다.
- 활성화 함수는 모델이 입력 데이터를 처리하는 방식, 특히 뉴런의 출력값을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 비선형성을 추가하여 신경망이 더 복잡한 관계를 학습할 수 있도록 도와줍니다.
이 두 함수는 각각 다른 목적을 가지고 있으며, 딥러닝 모델을 효과적으로 학습시키기 위해 모두 필수적입니다.