🧑🏻💻용어 정리 zero-one loss hinge loss cross-entropy loss Linear Classification hinge loss 계산 값이 + 값이 된다면, max 값은 margin 값에 선형적으로 비례하여 증가합니다. 이 경우, loss 역시 증가합니다. Cross-entropy loss p와 q가 유사하다면 loss는 줄어들고, 서로 다르다면 loss는 올라갑니다. 지금까지는 계산한 모델의 score 값은 실수 값입니다. 그러나 방금 배운 Cross-entropy loss 값은 확률 값으로 이루어져 있습니다. 그렇다면 계산한 Score 값은 어떻게 이러한 확률 값으로 mapping 할 수가 있을까요? 우리가 fitting하고자 하는 Label은 1 or 0 인 값을 갖게 되..