무엇입니까? 손실 함수?

훈련 중에 계산되고 시간이 지남에 따라 하향 최적화되는 모델 오류 값입니다.

잘못된 확률에 페널티를 적용하여 분류 모델을 훈련하는 데 사용되는 일반적인 목적 함수입니다.

예측 오류를 네트워크를 통해 역방향으로 전파하여 모델 가중치를 업데이트하는 핵심 훈련 알고리즘입니다.

매개변수가 각 업데이트 단계를 얼마나 변경하는지 제어하는 훈련 하이퍼파라미터입니다.

평가 중에 언어 모델을 사용하여 다른 모델의 출력을 점수화하거나 비교합니다.

데이터 또는 모델 동작의 일관된 오류 또는 불공정 패턴입니다.