Learning to Learn

Some Loss Functions and Their Intuitive Explanations

Loss functions are frequently used in supervised machine learning to minimize the differences between the predicted output of the model and the ground truth labels. In other words, it is used to measure how good our model can predict the true class of a sa

jdhao.github.io

Pairwise / Triplet Loss

loss - 복사본 Pairwise ranking loss 친구한테 영화를 추천해야 하는 상황을 생각해보자. 친구가 이때까지 본 영화에 대해 매긴 평점이나 영화평을 통해, 많은 새로운 영화 후보 중 친구가 볼 법한 영화를 순위를..

wwiiiii.tistory.com

Neural Network Embeddings Explained

How deep learning can represent War and Peace as a vector

towardsdatascience.com

Distance Metric Learning - README

Machine Learning 분야에는 KNN 등의 input data의 distance metric을 어떻게 설정하냐 따라에 크게 영향을 받는 알고리듬들이 종종 존재한다. 그런데, 대부분 이런 method들에서 주로 사용하는 distance metric은 Euclidean distance로, 이 metric은 근본적으로 데이터 하나와 다른 데이터 하나와의 관계만을 나타내기 때문에 실제 distribution으로 존재하는 데이터에는 적합하지 않은 경우가

sanghyukchun.github.io

[손실함수] Binary Cross Entropy

확률, 정보이론 관점에서 살펴보는 Binary Cross Entropy 함수

curt-park.github.io

Cross-entropy 의 이해: 정보이론과의 관계

Cross-entropy 의 이해: 정보이론과의 관계 1. 손실함수로서의 Cross-entropy 딥러닝에서 분류 모델에 대한 손실 함수로 cross-entropy 혹은 binary entropy 나 log loss 라는 것을 사용하게 된다. 손실함수로서의..

3months.tistory.com

A Gentle Introduction to Cross-Entropy for Machine Learning

Cross-entropy is commonly used in machine learning as a loss function. Cross-entropy is a measure from the field of information theory, building upon entropy and generally calculating the difference between two probability distributions. It is closely rela

machinelearningmastery.com

Data Science School

Data Science School is an open space!

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최대우도법(Maximum Likelihood)

정의 어떤 확률변수에서 표집한 값들을 토대로 그 확률변수의 모수를 구하는 방법. 즉, 어떤 모수가 주어졌을 때, 원하는 값들이 나올 가능도를 최대로 만드는 모수를 선택하는 방법. 방법 어떤 모수 θ " ro..

unabated.tistory.com

hard negative mining

Object Detection Network 에서 자주 나오는 hard negative sk hard negative mining라는 말이 자주 나...

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