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쿠버네티스·DevOps·MLOps 를 직접 돌려 보고 잰 값으로 쓰는 블로그 · 1 편
손실 함수와 학습 기법: 교차 엔트로피, focal loss, 히트맵 손실, 증강, 학습률 스케줄, 혼합 정밀도
모델이 「무엇을 잘했다고 칠지」를 정하는 손실 함수와, 학습을 빠르고 안정적으로 만드는 기법들을 정리합니다. 교차 엔트로피가 쉬운 배경 10만 칸에 묻히는 문제를 focal loss 가 어떻게 푸는지 숫자로 보이고(CE 에서 물체 몫 5.3% → focal 96.5%, 직접 계산), 히트맵 손실(MSE 와 감점 줄인 focal), 데이터 증강(AlexNet·U-Net·mixup), 워밍업 +
2026-10-17 · 14 분 읽기 #비전 모델#손실 함수#focal loss#데이터 증강#학습률