MSE loss 와 MAE loss의 비교

1. MSE loss(mean square error) regression 문제에서 사용하는 가장 대표적인 loss function L2 norm을 사용한다고 해서 L2 loss라고도 부른다. true value와 predicted value의 제곱합의 평균이다. $$MSE= {\sum _{i=1} ^{n} \frac{(y _{i} -y _{i}^{p} ) ^{2}}{n}}$$ root를 씌운 RMSE(Root Mean squared error)를 종종 쓰기도 한다. $$RMSE= \sqrt [2]{\sum _{i=1} ^{n} \frac{(y _{i} -y _{i}^{p} ) ^{2}}{n}}$$ 풀기 쉽다는 이유에서 가장 많이 쓰인다. 미분을 하기 쉬워서, 최적화하기가 쉬워서 자주 쓰인다. 그러나 o..