Loss Function quantifies our unhappiness with the scores across the training data. 모델의 학습 결과로 얻어낸 예측값(score)이 실제값과 얼마나 다른지 수치화할 수 있어야 한다. 이것을 가능하게 하는 것이 Loss function이다. Loss function(=cost func)을 통해 얻어낸 unhapiness를 우리는 loss(cost)라고 부른다. Loss를 계산하는 몇가지 방법에 대해서 알아보자. Log Likelihood Loss 이전에 알아보았던 hinge loss는 모델의 score값을 이용하여 loss값을 계산하였다. 이제는 모델이 각 class로 판단할 확률에 기반하여 loss를 계산해보자. 어떤 방식으로 모델이 각 c..
