크로스 엔트로피를 사용하는 이유1 딥러닝에서 크로스 엔트로피(Cross Entropy)를 사용하는 이유 이번 포스팅에서는 크로스 엔트로피(Cross Entropy)에 대해 알아보도록 하겠습니다. 크로스 엔트로피는 머신러닝 분야, 특히 딥러닝에서 신경망 훈련에서 사용되는데요. 어떤 역할을 하기 때문에 사용하는 걸까요? 결론부터 말하면 예측된 확률 분포와 실제 분포 간의 차이를 측정하는 손실함수 역할입니다. 여기서 손실함수라는 개념이 나오는데요. 만약 손실함수를 사용하는 이유가 궁금하다면 링크를 참고하시기 바랍니다. 입력 데이터를 여러 클래스로 분류하는 작업에서 특히 많이 사용됩니다. 이 말은 이진 분류(Binary Classification) 뿐만아니라 다중 분류(Multiclass Classification)까지 사용 가능하다는 의미입니다. Cross entropy란 어원부터 살펴보면, 엔트로피는 불확성의.. 2024. 1. 18. 이전 1 다음
