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Loss Function in information geometry
Introduction
머신러닝에서 loss function, 즉 손실함수는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정하는 역할을 한다. 이 함수는 모델의 성능을 평가하고, 최적화 과정에서 모델의 파라미터를 조정하는 데 사용된다. 정보기하학에서는 손실함수를 기하학적 관점에서 분석할 수 있다. 이 글에서는 정보기하학에서 손실함수의 역할과 그 기하학적 해석에 대해 살펴본다.