손실함수
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Loss Function Outlinedeep learning 2024. 3. 15. 00:31
Log-Likelihood (로그 우도) 모델이나 분포가 주어진 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 측정하는 지표 Log-Likelihood : 확률 모델의 parameter가 주어졌을 때, 관측된 데이터가 발생할 로그 확률의 합으로, 주어진 데이터 세트에 대해 특정 parameter 값이 얼마나 ‘타당한지’를 수치로 나타내는 것으로 이해 가능 $$ DataSet X = \{x_1, x_2, x_3,... , x_n\} $$ $$ L(\theta; X) = \log P(X | \theta) = \sum_{i=1}^n \log P(x_i | \theta) $$ 모델의 파라미터가 theta, 데이터 세트가 X일 때 Log-Likelihoodo L은 모델 파라미터가 주어졌을 때 X가 나타날 로그 확률이며, 이는 파..