반응형 크로스엔트로피1 [딥러닝 with 파이썬] 크로스 엔트로피(Cross Entropy) 1. 크로스 엔트로피란? Cross Entropy - 크로스 엔트로피(Cross Entropy)는 두 확률 분포 간의 차이를 측정하는데 사용되는 개념입니다. 특히, 모델이 예측한 확률 분포와 실제 데이터의 분포 사이의 측정하는데 주로 활용됩니다. - 이는 분류(Classification) 문제에서 모델의 성능을 평가하는데 자주 사용되는 손실함수(Loss Function) 중 하나입니다. * Loss function, 손실함수는 머신 러닝에서 모델의 예측이 얼마나 잘못되었는지를 측정하는 함수를 말합니다. 즉, "모델이 예측한 값" 과 "실제 값" 사이의 오차 혹은 손실을 수치화하는 것으로, 이렇게 설정된 오차함수는 모델 훈련상 하나의 지표가 되어 반복되는 훈련 간 이 Loss function을 최소화 하는.. 2023. 11. 3. 이전 1 다음 반응형