크로스 엔트로피
크로스 엔트로피는 정보 이론과 머신러닝 모두에서 핵심적인 개념으로, 두 확률 분포 간의 차이를 측정하는 지표입니다. 머신러닝에서는 예측 결과와 실제 레이블 간의 불일치를 정량화하는 손실 함수로 사용되며, 특히 분류 작업에서 모델 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다....
3 분 읽기
Cross-Entropy
Machine Learning
+3
Information Theory
크로스 엔트로피는 정보 이론과 머신러닝 모두에서 핵심적인 개념으로, 두 확률 분포 간의 차이를 측정하는 지표입니다. 머신러닝에서는 예측 결과와 실제 레이블 간의 불일치를 정량화하는 손실 함수로 사용되며, 특히 분류 작업에서 모델 성능을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다....