위험을 경험하다모델의 훈련 샘플에 대한 예측 능력은 모든 훈련 샘플에 대해 손실 함수를 한 번 계산한 다음 평균을 누적하여 입증됩니다. 여기서 손실 함수는 예상 위험, 경험적 위험 및 구조적 위험의 기초가 됩니다.
손실 함수는 단일 특정 샘플을 위한 것이며 모델의 예측 값과 실제 값 사이의 차이를 나타냅니다.
실제 적용에서는 경험적 위험 최소화가 일반적으로 추구됩니다. 경험적 위험은 훈련 세트의 모든 샘플 포인트의 손실 함수의 평균 최소화입니다. 경험적 위험이 작을수록 모델이 훈련 세트에 더 잘 맞습니다.
참고문헌
【1】머신러닝 -> 예상 위험, 경험적 위험 및 구조적 위험 간의 관계