모형 분포 기준 교차엔트로피 bit 계산기
모형 분포 기준 교차엔트로피 bit에 필요한 첫 확률분포 p, 둘째 확률분포 q 값을 입력합니다. 정의역·분모·정밀도 조건을 확인하고 결과를 계산하세요.
계산 적용 범위
- 각 목록의 합은 허용 오차 내 1이어야 하며 자동으로 빈도를 정규화하지 않습니다. 0log0=0, p>0·q=0인 교차엔트로피/KL은 무한대입니다. 로그의 밑은 2라 단위는 bit입니다.
- 확률 지표에는 합이 1인 분포를, 벡터 거리에는 같은 전처리 기준의 수치 벡터를 입력합니다. 로그 밑과 0확률의 정의를 맞추며 서로 다른 지표의 숫자 크기를 그대로 비교하지 않습니다.
- 지표별 단위와 비율 척도를 확인하세요. 다른 지표와 비교하거나 모델·현실 적합성을 판단할 때 정의와 가정이 일치해야 합니다.
계산 공식
−Σp log2(q)
각 목록의 합은 허용 오차 내 1이어야 하며 자동으로 빈도를 정규화하지 않습니다. 0log0=0, p>0·q=0인 교차엔트로피/KL은 무한대입니다. 로그의 밑은 2라 단위는 bit입니다. 확률 지표에는 합이 1인 분포를, 벡터 거리에는 같은 전처리 기준의 수치 벡터를 입력합니다. 로그 밑과 0확률의 정의를 맞추며 서로 다른 지표의 숫자 크기를 그대로 비교하지 않습니다.
입력 항목
- 첫 확률분포 p: 숫자를 쉼표 또는 공백으로 구분, 최대 1,000개
- 둘째 확률분포 q: 숫자를 쉼표 또는 공백으로 구분, 최대 1,000개
사용 예시
독립 기준값으로 확인하는 예시
첫 확률분포 p: 0.25,0.25,0.5; 둘째 확률분포 q: 0.5,0.25,0.25일 때 결과는 1.75입니다. 기준값은 NumPy·SciPy 또는 Python Fraction·정수 연산으로 별도 계산했습니다.
자주 묻는 질문
모형 분포 기준 교차엔트로피 bit의 공식과 조건은 무엇인가요?
각 목록의 합은 허용 오차 내 1이어야 하며 자동으로 빈도를 정규화하지 않습니다. 0log0=0, p>0·q=0인 교차엔트로피/KL은 무한대입니다. 로그의 밑은 2라 단위는 bit입니다.
정의 불가·무한대·오류 표시는 어떤 의미인가요?
필요한 분모가 0인 지표는 정의 불가로 표시합니다. 확률 0을 정답에 부여한 로그손실과 분포 발산처럼 정의상 무한대인 경우는 ∞입니다. 허용하지 않는 정의역·부족한 표본·표현 범위 초과는 오류로 구분합니다.
모든 결과가 기호적으로 정확한 값인가요?
큰 정수와 유리수 모델은 BigInt·기약분수로 정확히 출력합니다. 일반 실수·벡터·행렬·분포는 IEEE 754 수치 계산이며 비정수는 최대 유효숫자 12자리로 표시합니다. 수치 미분·적분·분포 함수에는 근사 오차가 남습니다.