TensorFlow 2.X에서 객체 탐지 모델을 훈련할 때 Loss 값을 그림으로 저장하는 방법

안녕하세요~ 오늘 포스팅은 TensorBoard가 아닌 Jupyter Lab에서 TensorFlow 객체 탐지 모델의 Loss를 확인하고 그림으로 저장하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. Loss란?

Loss(손실)는 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 차이를 측정하는 지표로, 예측값이 항상 정답과 완벽히 일치하지 않기 때문에 필요합니다. Loss를 정의하고 최적화하는 과정은 모델의 성능 향상에 필수적이며, 학습이 진행됨에 따라 Epoch별 Loss 값이 변하기 때문에 이를 시각화하면 학습 과정을 보다 직관적으로 모니터링하고 조정할 수 있습니다.

TensorFlow 모델 학습 과정에서 발생하는 Loss 종류는 다음과 같습니다. Classification Loss 분류 문제에서 예측값(확률)과 실제 정답(Label) 간 차이를 측정할 수 있습니다.

Cross-Entropy Loss (이진/다중 클래스 분류) Sparse Categorical Cross-Entropy Loss Locali...

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