5분10초 경, 강의자료에 대하여 질문드립니다.
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작성한 질문수 5
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안녕하세요, 선생님. (요즘 좀 질문이 많아서 죄송합니다... ㅠ)
CrossEntropy 함수에서
원핫 인코딩 때문에 y==1 일 때, -log(yhat) 이 return 되는 것은 이해가 되는데, else 문 이후로는 이해가 잘 되지 않습니다... 혹시 추가 설명을 부탁 드려도 될까요?
답변 1
1
강대영님,
질문하신 함수는 binary cross entropy Loss 를 직접 파이썬 함수로 구현할 경우를 예로 든 것 입니다. f(s)가 sigmoid 함수인 경우 Logistic Regression은 y가 0과 1 밖에 없으므로 동영상에서 간략히 소개한 것 처럼 구현 가능합니다. (https://vitalflux.com/cross-entropy-loss-explained-with-python-examples/ 참조 하세요.)
f(s)가 softmax 함수인 경우 아래와 같이 구현해야 합니다. (https://androidkt.com/implement-softmax-and-cross-entropy-in-python-and-pytorch/ 참조 하세요.)def cross_entropy(y,y_pre):
loss=-np.sum(y*np.log(y_pre))
return loss/float(y_pre.shape[0])
두가지를 모두 예시로 보여드렸어야 했는데 간략히 넘어가서 혼란을 드렸네요 ^^
좋은 질문 감사드립니다.
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