교차 엔트로피: 분류를 위한 손실 함수 심층 분석

이 게시글은 기계 학습 분류 작업에서 손실 함수로서의 교차 엔트로피의 역할을 명확하게 설명합니다. 정보 이론의 개념인 정보량과 엔트로피부터 시작하여 교차 엔트로피를 구축하고 KL 다이버전스와 비교합니다. 그리고 교차 엔트로피와 최대 우도 추정 간의 관계를 수치 예시를 사용하여 보여주고 기계 학습에서의 적용을 명확히 합니다.