binary-cross-entropy
이진 교차 엔트로피
바이너리 레이블에 대해 각 샘플의 예측 확률과 실제 레이블 간 로그 손실을 계산하는 손실 함수로서 멀티라벨 BCE는 각 태그를 독립적인 이진 분류 문제로 처리해 다중 태그를 학습시킨다. 게시물에서는 다중 레이블 태그와 일부 헤드의 이진 예측에 BCE를 적용해 학습을 진행했다.
이진 교차 엔트로피
바이너리 레이블에 대해 각 샘플의 예측 확률과 실제 레이블 간 로그 손실을 계산하는 손실 함수로서 멀티라벨 BCE는 각 태그를 독립적인 이진 분류 문제로 처리해 다중 태그를 학습시킨다. 게시물에서는 다중 레이블 태그와 일부 헤드의 이진 예측에 BCE를 적용해 학습을 진행했다.
