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[딥러닝] 1. 단층 퍼셉트론(SLP) _ 2. 이진판단_ 2.5 확률 분포의 추정과 교차 엔트로피

앞에서 회귀 분석을 할때는 추정한 값과의 차이(실수 차)를 구하면 됬었다. 이진판단시 결국 출력이 확률로 나오기 때문에 확률 분포의 차이를 알고싶은것이다. → 교차 엔트로피로 정량화 해 하나의 숫자로 표현하겠다. 학습: 신경망에 데이터를 주어서 정답을 맞출때 까지 weight를 조정하는 과정 두 가지 확률 분포의 유사도 정량화 교차 엔트로피로 두 확률 분포의 유사도를 하나의 숫자로 나타내겠다. 교차 엔트로피는 딥러닝을 확용한 분류를 할때 손실함수로서 많이 사용됨. 교차 엔트로피 계산에서의 확률 분포 배치 교차엔트로피를 이용한 한일전 승률 추정 비교 이진 판단 경우에 적절한 예는 아님
IT/딥러닝 2023. 8. 1. 22:53
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