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[머신러닝 - Python] 손실 함수 - 배치 교차 엔트로피 오차 구현 (Loss Function - Batch Cross Entropy Error Implementation)

cross entropy error의 핵심은 정답에 해당하는 확률 값만 계산한다는 점입니다. 원-핫 인코딩 방식일 때의 코드를 보면 return -np.sum(target * np.log(pred + 1e-7)) / batch_size 라는 코드가 있는데, 이때 target을 log에 곱하는 모습을 볼 수 있습니다. 즉, 원-핫 인코딩 방식이므로 정답에 해당하는 인덱스만 1이고, 나머지 인덱스는 0입니다. 따라서 정답에 해당하는 인덱스를 k라고 한다면, pred[k]의 값만 log취해서 계산합니다. 1 * np.log(pred[k])가 되므로 k에 해당하는 에러율만 나타내고, 나머지 인덱스는 계산하지 않습니다. 마찬가지로 레이블 방식일 때를 보면, return -np.sum(np.log(pred[np.a..

인공지능/머신러닝 2022.07.27
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