평균 제곱 오차, MSE란?

\[MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(\hat{y} - y)^{2}\]

MSE, Mean Squear Errer는 Linear Regression, 선형회귀분석에서 쓰인다.

Machine Learning에서 Loss Fucntion으로 사용된다.

MSE는 실제 값과 추정값이 주어졌을 때 사용할 수 있는 함수이다.

Non-Linear Function

Perceptron을 사용했을 때 Linear한 값을 Non-Linear하게 변환해주는 함수로 쓰인다.

$ W\cdot x + b $ 는 1차 함수로서 선형임을 확인할 수 있다.

하지만 MSE Function에 변수 값으로 넣어주게 되면 2차 함수가 되기 때문에 Non-Linear Function이 되게 된다.

왜 Non-Linear transfer 해야하는지는 여기를 참고하자 $\to$ Why convert to a non-linear function?