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[tensorflow] lost function(손실함수)과 activation function(활성함수)의 차이

generator 2025. 1. 22. 13:07

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.