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"크로스엔트로피 손실"에 대한 검색 결과 (총 2개)

Label Bias Problem

기술 > 머신러닝 > 모델 평가 | 익명 | 2025-09-29 | 조회수 104

Label Bias Problem 개요 Label Bias Problem(라벨 편향 문제)은 머신러닝, 특히건부 확률 모(Conditional Random Fields, CRFs 등과 순차적 데이터(sequence modeling)를 다루는 모델에서 자주 발생하는 이슈로, 모델이 특정 출력 라벨(클래스)에 지나치게 편향되어 다른 라벨을 무시하거나 제대로 반…

#Label Bias #Class Imbalance #Local Normalization #Weighted Loss #Sequence Modeling

다중 로지스틱 회귀

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-10 | 조회수 127

다중 로지스틱 회귀 개요 다중 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)는 이산형 종속 변수를 예측하기 위한 통계적 모델로, 이진 로지스틱 회귀(Binary Logistic Regression)의 확장 형태이다. 이 방법은 두 가지 이상의 클래스(범주)를 가진 문제에 적용되며, 각 클래스에 대한 확률을 동시에 추정하는 특징이 …

#Multinomial Logistic Regression #Softmax Function #Cross-Entropy Loss #Gradient Descent #Machine Learning #Data Science #Statistical Modeling #Scikit-learn #Intermediate