Cross-Entropy란?
예측 확률 p와 실제 분포 q의 정보 차이를 측정한다.
활용
- 분류 모델 훈련
- LLM 훈련 (next-token prediction)
- KL Divergence와 관련
Cross-Entropy Loss란?
정의
분류 문제의 대표 손실 함수. 예측 확률과 실제 분포의 차이.
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Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
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Agentic RAG
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