* 겪고 있는 문제 상황을 최대한 자세하게 작성해주세요.
* 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보았는지 구체적으로 함께 알려주세요.
질문 3가지 있습니다.
(1) loss가 0에 수렴하는 것을 보고 학습이 잘 되었다고 판단하는 것인 줄 알았는데,,, 아닌 것 같습니다.
학습이 잘 되고 있다 (?)는 것을 어떻게 작업자가 인지할 수 있는지 보충 설명 부탁 드립니다.
(2) 학습의 결과로 완성된 1차 함수의 Weight와 bias를 확인할 수 있는 방법이 있을까요? (코드)
(3) 손실함수에 따라 loss 도 달라지고 그래프도 달라지는데요.
합당한 손실함수는 어떻게 선택해야 하는지 설명 부탁 드립니다.
- 이하는 3가지 손실 함수에 대한 Epoch 100의 loss 값 및 그래프 (캡쳐)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=SGD(learning_rate=0.01))
Epoch 100/100
1/1 [==============================] - 0s 90ms/step - loss: 99653680.0000 - val_loss: 138479024.0000
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer=SGD(learning_rate=0.01))
Epoch 100/100
1/1 [==============================] - 0s 40ms/step - loss: 86988.4922 - val_loss: 71570.9609
model.compile(loss='mean_squared_logarithmic_error', optimizer=SGD(learning_rate=0.01))
Epoch 100/100
1/1 [==============================] - 0s 36ms/step - loss: 61.0835 - val_loss: 61.7350
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=SGD(learning_rate=0.01))
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer=SGD(learning_rate=0.01))
model.compile(loss='mean_squared_logarithmic_error', optimizer=SGD(learning_rate=0.01))
