확률론 기초

딥러닝에서 확률론이 왜 필요한가요? 기계학습에서 사용되는 손실함수(loss function)들의 작동 원리는 데이터 공간을 통계적으로 해석해서 유도하게 된다. 회귀 분석에서 손심함수로 사용되는 $L_2$ 노름은 예측오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습을 유도한다. 분류 문제에서 사용되는 교차엔트로피(cross-entropy)는 모델 예측의 불확실성을 최소화하는 방향으로 학습을 유도한다. 즉, 분산 및 불확실성을 최소화하기 위해서는...