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10_Wiki/Topics/AI/Focal-Loss.md

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 id: LOSS-002
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, loss-function, focal-loss, imbalanced-data]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Focal Loss (포컬 손실)]]
+# Focal Loss (포컬 손실)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "이미 잘 아는 쉬운 문제에 안주하지 말고, 틀리기 쉬운 어려운 문제에 더 집중하여 학습하라" — 클래스 불균형이 심한 데이터셋에서 대다수를 차지하는 배경이나 쉬운 샘플의 기여도를 낮추고, 희귀하거나 어려운 샘플에 가중치를 두어 학습 효율을 극대화하는 손실 함수.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 수만 개의 일반 지식 문서 사이에서 극소수의 '핵심 프로젝트 로그'를 분류해내는 정밀 탐지 모델 학습 시 포컬 손실을 사용하여 오분류율을 획기적으로 낮춤.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Cross-Entropy-Loss]], [[Computer-Vision-Mastery]], [[Deep-Learning-Foundations]], [[Object-Detection-Mastery]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Focal-Loss.md]]
+- Cross-Entropy-Loss, Computer-Vision-Mastery, Deep-Learning-Foundations, Object-Detection-Mastery
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Focal-Loss.md