kor_real_world_321
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[binary data, 39,556 bytes]
{"gt_parse": {"c2t": "이 블록 다이어그램은 머신 러닝 모델의 손실 함수 선택 과정을 나타냅니다. 다이어그램은 두 가지 주요 분기로 나뉘며, 각각의 분기는 다른 종류의 문제를 해결하기 위한 손실 함수를 제시합니다.1. 문제 정의 블록에서 시작하여 네트워크 정의 블록으로 이동합니다.2. 네트워크 정의 블록에서는 회귀 문제?라는 질문으로 분기합니다. - 만약 회귀 문제라면, MSE Loss (평균 제곱 오차 손실) 블록으로 이동합니다. - 회귀 문제가 아니라면, 다음 질문인 Binary class? (이진 분류?)로 넘어갑니다.3. Binary class? 질문에서는 두 가지 경로가 있습니다. - 이진 분류 문제인 경우, Sigmoid 함수 블록으로 이동한 다음 BCE Loss (이진 크로스 엔트로피 손실) 블록으로 이동합니다. - 이진 분류 문제가 아닌 경우, 즉 다중 클래스 분류 문제인 경우 Softmax 함수 블록으로 이동한 다음 Cross Entropy Loss (크로스 엔트로피 손실) 블록으로 이동합니다.이 다이어그램은 모델을 훈련시킬 때 적절한 손실 함수를 선택하는 데 도움을 주는 결정 트리로 볼 수 있습니다. 회귀 문제는 연속적인 값을 예측하는 데 사용되며, MSE 손실 함수가 적합합니다. 이진 분류 문제는 두 개의 클래스 중 하나를 예측하는 데 사용되며, Sigmoid 함수와 함께 BCE 손실 함수가 적합합니다. 다중 클래스 분류 문제는 세 개 이상의 클래스 중 하나를 예측하는 데 사용되며, Softmax 함수와 함께 크로스 엔트로피 손실 함수가 적합합니다."}}