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딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복

[이론] Entropy

section4의 entropy 시그마 식 전개에 대한 질문입니다.

해결된 질문

265

해담

작성한 질문수 1

1

안녕하세요, 좋은 강의 잘 듣고 있습니다.

 

다름이 아니라 entropy를 안내해주실때 entropy의 식이

-Σp_i*log(p_i)

위 식이고, p와 1-p에 대한 의미도 잘 이해했습니다.

 

그런데 대입하는 과정에서 갑자기

-plogp-(1-p)log(1-p)

가 된 것이 이해가 안되네요... 그래프로 그려주시면서 설명해주신 것도 잘 이해가 되는데,

 

어떤 과정으로 위 식이 나왔는지 이해가 안되서 질문드려요.

제가 단순 시그마 푸는 법을 잊어서 생긴 것이라면 다시 찾아보겠습니다. 두 값을 대입한다는 말이 어떤 것을 의미하는지 잘 이해가 안되서 질문드립니다.

 

감사합니다.

딥러닝 pytorch NLP 컴퓨터-비전 cnn rnn transformer llm

답변 2

1

해담

아 이해했습니다. 시그마를 더한거군요. 두 값을 넣어서! 너무 어렵게 생각했네요 ㅎㅎ

1

변정현

안녕하세요 변정현입니다!

질문 주셔서 감사합니다!

Binary의 경우에 대해서 수식을 전개하면 해당 수식이 나오게 됩니다.

어떤 class에 해당되는 확률을 p_1, 아닐 확률을 p_0 이라고 지칭해보겠습니다.

맞을 확률 p_1 = p 값이면, 아닐 확률 p_0 = 1-p 가 됩니다!

따라서, i=0, 1에 대해서 -Σp_i*log(p_i) 전개하게 되면 - p_0 log p_0 - p_1 log p_1 = - (1-p) log (1-p) - p log p 가 됩니다!

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