교차 엔트로피 알고리즘이란 무엇입니까?

머신러닝과 딥러닝 모델은 회귀 및 분류 문제를 해결하는 데 자주 사용됩니다. 지도 학습에서 모델은 훈련 중에 입력을 확률적 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다. 모델의 성능을 최적화하기 위해 손실 함수를 사용하여 예측 결과와 실제 레이블 간의 차이를 평가하는 경우가 많으며, 그 중 교차 엔트로피가 일반적인 손실 함수입니다. 모델이 예측한 확률 분포와 실제 레이블 간의 차이를 측정합니다. 교차 엔트로피를 최소화하면 모델이 출력을 더 정확하게 예측할 수 있습니다.

교차 엔트로피란 무엇입니까

교차 엔트로피는 주어진 무작위 변수 또는 일련의 사건에 대한 두 확률 분포 간의 차이를 측정한 것입니다.

교차 엔트로피는 일반적으로 사용되는 손실 함수로 주로 분류 모델을 최적화하는 데 사용됩니다. 모델의 성능은 손실 함수의 값으로 측정할 수 있습니다. 손실이 낮을수록 모델이 더 좋습니다. 교차 엔트로피 손실 함수의 핵심 아이디어는 각 예측 범주의 확률을 실제 범주의 예상 출력(0 또는 1)과 비교하여 손실을 계산하는 것입니다. 예측 확률과 실제 기대값 사이의 격차가 클수록 손실 점수는 커지고, 격차가 작을수록 손실 점수는 작아집니다. 모델 훈련 과정에서 손실 점수가 가능한 한 작고, 완벽한 모델의 교차 엔트로피 손실이 0이 되기를 바랍니다.

교차 엔트로피의 알고리즘 최소화

모델 매개변수를 최적화하여 손실 함수를 최소화할 수 있습니다. 일반적인 방법은 경사 하강 알고리즘을 사용하여 매개변수 공간에서 최적의 솔루션을 찾는 것입니다.

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