평균 제곱 오차, 교차 엔트로피 오차 함수 구현

 
import numpy as np

def mean_squared_error(y,t):
    return 0.5 * np.sum((y-t)**2)

def cross_entropy_error(y,t):
    delta = 1e-7
    return -np.sum(t*np.log(y+delta))
# 정답이 아닌 나머지는 tk = 0이므로 정답일 때의 출력이 전체 값을 정하게 된다

t = [0,0,1,0,0,0,0,0,0,0] # 답은 2
y = [0.1,0.05,0.6,0,0.05,0.1,0,0.1,0,0] # 0.6의 출력으로 2라고 추정

print(mean_squared_error(np.array(y),np.array(t)))
print(cross_entropy_error(np.array(y),np.array(t)))

 

평균 제곱 오차는 주로 수치예측, 엔트로피는 분류 문제에서 사용한다고 함