import numpy as np def sum_squares_error(pred, target): # 오차제곱합 return 0.5 * np.sum((pred - target) ** 2) def cross_entropy(pred, target): # 교차 엔트로피 합 delta = 1e-7 # log 0을 계산할 수 없으므로, 아주 작은 값을 넣음 return -np.sum(target * np.log(pred + delta)) if __name__== "__main__": target = np.array([0, 0, 1, 0, 0]) # 2가 정답 pred1 = np.array([0.1, 0.05, 0.6, 0.05, 0.2]) # 2 예측 pred2 = np.array([0.6, 0.1, 0.05,..