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오토인코더
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== 손실 함수 == 오토인코더의 학습 목표는 입력 [math(x)]와 복원된 출력 [math(\hat{x})] 사이의 차이를 최소화하는 것이다. 이를 위해 재구성 손실(Reconstruction Loss)을 사용한다. * '''평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)''': 입력 데이터가 연속적인 실수 값일 경우 주로 사용된다. {{{#!wiki style="text-align: center" [br][math(L(x, \hat{x}) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N ||x_i - \hat{x}_i||^2)] }}} * '''이진 교차 엔트로피(Binary Cross-Entropy, BCE)''': 입력 데이터가 0 또는 1과 같은 이진 값이거나, 픽셀 값처럼 [0, 1] 사이의 확률로 해석될 때 주로 사용된다.[* 여기서 0과 1사이의 확률로 표현되는 픽셀이란 총천연색 사진이나 일러스트의 픽셀을 의미하는 것이 아니라 MNIST 데이터셋처럼 검은색과 흰색 외에는 명도구분이 없는 가장 단순한 흑백 이미지의 픽셀을 말하는 것이다] {{{#!wiki style="text-align: center" [br][math(L(x, \hat{x}) = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^D [x_{ij} \log(\hat{x}_{ij}) + (1-x_{ij}) \log(1-\hat{x}_{ij})])] }}} 여기서 [math(N)]은 데이터 샘플 수, [math(D)]는 데이터의 차원이다.
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