observation-loss
관측 손실 L_o
모델이 생성한 예측 관측값과 실제 관측값 사이의 차이를 측정하는 학습 손실 함수이다. 예측된 o'_{t+1} 등과 실제 o_{t+1}을 비교해 그래디언트를 계산하고 파라미터를 갱신함으로써 미래 관측 정확도를 높이는 방향으로 모델을 훈련시킨다. 예측 대상과 손실 형태를 바꾸면 모델의 장기 예측 성향과 안정성이 달라진다.
관측 손실 L_o
모델이 생성한 예측 관측값과 실제 관측값 사이의 차이를 측정하는 학습 손실 함수이다. 예측된 o'_{t+1} 등과 실제 o_{t+1}을 비교해 그래디언트를 계산하고 파라미터를 갱신함으로써 미래 관측 정확도를 높이는 방향으로 모델을 훈련시킨다. 예측 대상과 손실 형태를 바꾸면 모델의 장기 예측 성향과 안정성이 달라진다.
