용어를 잘못 씀. 목표함수가 아니고 정답분포.
정답분포y의 도함수y’에 예측분포 y^’을 근사시키고 적분을 하면 울퉁불퉁한 함수가 아닌 매끄러운 함수가 y^이 될거다. 라는게 내 취지였음.
MSE로스도 다음처럼 바뀜
1/N * Sigma(y’ - y^’)^2
용어를 잘못 씀. 목표함수가 아니고 정답분포.
정답분포y의 도함수y’에 예측분포 y^’을 근사시키고 적분을 하면 울퉁불퉁한 함수가 아닌 매끄러운 함수가 y^이 될거다. 라는게 내 취지였음.
MSE로스도 다음처럼 바뀜
1/N * Sigma(y’ - y^’)^2
딥러닝에서 다루는 분포의 기본 가정이 intractable인데 도함수 어케 구했노?
뭐 어케든 우회할 방법이 있을 듯 ㅇㅇ
그 아이디어를 한 번 실현해보도록
구현 한 번 해보고 결과 알려줘
도함수 어케구했냐고 ㅋㅋㅋ