현재 #40 에 해당하는 문서 중 3.5챕터를 해석하고 있는데
번역과 관련하여 조언이 필요해서 몇가지 질문 드려요
- Cross entropy 관련
Crossentropy is a quantity from the field of Information Theory, that measures the "distance" between probability distributions, or in our case, between the ground-truth distribution and our predictions.
교차 엔트로피는 정보 이론 분야의 양으로 확률 분포 사이의 거리 또는 우리 케이스에서는 지상 검증자료 (자료를 분석하고 해석하는데 뒷받침이 될 수 있는 보조 또는 기준 자료)와 예측 사이의 '거리'를 측정하는 것입니다.
이런식으로 해석해봤는데 제가 교차 엔트로피를 대략적으로 파악하고 있어 해석하는데 어려움이 있습니다.
- gradient descent 관련
That's what you would expect when running gradient descent optimization -- the quantity you are trying to minimize should get lower with every iteration.
이것은 경사하강법 optimization 알고리즘을 실행할 때 예상되는 결과입니다. 즉, 우리가 최소화하려는 ***quantity는 매번 반복할 때 마다 더 낮아져야 합니다.
여기서 quantity를 오차의 수(?) 로 파악했는데 제가 파악한게 맞는건지 궁금합니다..
제가 딥러닝을 다시 공부하고 있어서.. 해석하는데 어려움이 많네요
조언 남겨주시면 감사하겠습니다 :)