딥러닝 모델 검증 할때 RMSE 의 의미는?

Question

딥러닝 모델 검증할때 RMSE라는 지표를 사용하던데 어떤 의미이며 이를 사용하는 정확한 의미는 어떤것인지 전문가 분들의 의견을 여쭈어봅니다.

Answer 1

안녕하세요 엄격한비단벌레5님 ! 만나서 정말 반갑습니다 :)

네 선생님, RMSE, 즉 Root Mean Squared Error는 딥러닝 모델의 성능을 평가할 때 중요한 지표입니다. 이 지표는 모델의 예측값과 실제 값 간의 오차를 제곱하여 평균을 낸 후, 제곱근을 취한 값으로, 예측 오차의 크기를 측정합니다.

RMSE는 예측 값과 실제 값 사이의 평균적인 오차 크기를 나타내며, 큰 오차에 대해 민감하게 반응합니다. 즉, 오차가 클수록 RMSE 값이 크게 증가하기 때문에, 모델이 큰 오차를 줄이는데 중점을 두게 됩니다. 또한, RMSE는 예측 오차의 단위를 유지하기 때문에 결과 해석이 용이합니다ㅎㅎ

딥러닝 모델을 평가할 때 RMSE를 사용하면 모델이 얼마나 정확하게 예측하고 있는지를 숫자로 표현할 수 있어, 모델의 개선 방향을 설정하는 데 유용한 정보를 제공한답니다 :)

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