평균 제곱 오차, 교차 엔트로피 오차 함수 구현

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·¬
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)))¬
¶
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

 

평균 제곱 오차는 주로 수치예측, 엔트로피는 분류 문제에서 사용한다고 함