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10_Wiki/Topics/AI/Loss-Functions-Foundations.md

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 id: DL-LOSS-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [ai, deep-learning, loss-function, cost-function, optimization, neural-networks]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Loss Functions Foundations (손실 함수 기초)]]
+# Loss Functions Foundations (손실 함수 기초)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "모델의 실수(Error)를 뼈아픈 수치로 환산하여, 정답을 향한 가장 가파른 길을 가리키는 나침반으로 삼아라" — 모델의 예측값과 실제 정답 사이의 차이를 하나의 스칼라 값으로 정의하여, 경사 하강법(Gradient Descent)이 최소값을 향해 나아갈 수 있도록 학습의 방향을 결정하는 핵심 지표.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 지식 강화 작업 품질을 평가할 때, 단순 정답률 외에도 코사인 유사도와 정보 엔트로피를 결합한 커스텀 손실 지표를 활용하여 지식의 밀도를 관리함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Gradient-Descent-Foundations]], [[Backpropagation-Foundations]], [[Focal-Loss]], [[Kullback-Leibler-Divergence]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Loss-Functions-Foundations.md]]
+- Gradient-Descent-Foundations, Backpropagation-Foundations, [[Focal-Loss]], [[Kullback-Leibler-Divergence]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Loss-Functions-Foundations.md