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mse(mean squared error)

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[Computer Vision] 이미지 유사도 👀 본 예제는 Window10의 VSCode, Python3.11.0로 작성되었습니다. 이미지 유사도는 두 이미지 간의 유사성을 평가하는 개념으로, 주로 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야에서 사용된다. 이미지 유사도의 측정 방법은 여러 가지가 있으며, 각 방법은 특정한 기준이나 알고리즘을 기반으로 한다. 이미지 유사도를 평가하는 이유는 다양하나 일반적으로 다음과 같은 목적을 가지고 있다.검색 및 추천 시스템 : 이미지 검색 엔진, 추천에 사용되어 사용자가 입력한 이미지와 유사한 이미지를 찾는데 도움을 준다.중복 이미지 탐지 : 웹 사이트나 데이터베이스에서 중복된 이미지를 찾아내기 위해 유사도 측정이 필요하다.이미지 품질 평가 : 이미지의 품질을 평가하거나, 압축 후의 이미지가 원본과 얼마나 유사한지를 ..
[딥러닝/DL] Loss Function 일반적으로 손실함수(Loss Function)은 딥러닝에서 모델의 출력값과 사용자가 원하는 출력값의 오차를 의미한다. 이 Loss Function을 통해 모델을 원하는 방향으로 학습할 수 있다. Loss Function은 많이 사용되는 MSE, MAE, R2, Cross Entropy 같은 것들도 있고 사용자가 정의하여 커스텀 Loss Function을 만들어 사용할 수도 있다. 이 방법은 특정 모델을 학습하는 방법론에서 적용할 수 있다.  MSE(Mean Squared Error)예측한 값과 실제값 사이의 평균 제곱 오차를 정의한다. 공식이 매우 간단하고, 주로 회귀 문제에 사용된다.오차의 제곱을 평균 낸것이기 때문에 큰 오차에 대해 더 많은 패널티를 부여한다.  MAE(Mean Absolute Err..

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