tsne를 이용한 고차원 벡터 시각화

• code

• 결과
  

평균 제곱 오차(Mean squared error, mse)

• function def.

  1 2

  def mean_squared_error(y_true, y_pred):     return ((y_pred - y_true)**2).mean(axis=None)

  cs

  
  
• 실제 값, 예측 값 사이의 차이를 최소화

쿨백 라이블러 발산(Kullback-Leibler divergnece, KLD)

• 두 확률 분포의 차이를 계산. 정보 엔트로피 차이를 계산.
  학습 데이터와 모델이 예측한 데이터의 분포 간에 차이 계산.

categorical cross entropy

IDEA

HOW ?

TRY