손실 함수 수정하기

이전 연습 문제에서는 tensorflow 손실 함수를 정의하고 실제 값과 예측 값 한 세트에 대해 한 번 평가했어요. 이번에는 loss_function()이라는 다른 함수 안에서 손실을 계산합니다. 이 함수는 먼저 데이터와 변수에서 예측 값을 생성해요. 이렇게 하는 목적은 학습 가능한 모델 변수들의 함수로서 손실을 반환하도록 구성하기 위함입니다. 그런 다음 최소값을 찾을 때까지 서로 다른 변수 값에 대해 이 함수를 반복적으로 평가할 수 있어요. 실제로는 이 함수를 tensorflow의 옵티마이저에 전달하게 됩니다. features와 targets는 이미 정의되어 사용 가능하다는 점에 유의하세요. 또한 Variable, float32, keras도 사용 가능합니다.