pytorch에서 loss 기본개념 재활

1. loss input data로부터 forward를 통해 계산한 예측된 결과 output input의 정답 label인 target과의 차이가 loss이다. loss는 error, cost로 불리기도 한다. backward 과정에 의해 loss가 update된다. output과 target의 차이를 어떻게 정의할 것인가? 문제와 task 목적에 따라 제곱오차, cross entropy 등 여러가지로 정의할 수 있다. loss에 따라 차이는 바뀔 것이고 class마다도 다를 수 있는데 loss의 선택에 따라 training중 parameter 업데이트 과정도 달라지므로 신중하게 선택해야한다. 2. nn.Module loss class도 nn.Module을 상속받는다… 따라서 __init__와 forwa..