Learning the similarity function 이전까지 배운 내용을 적용하면 위의 식으로 y hat, 즉 예측값을 구할 수 있습니다. 두 input으로 구한 output의 차, 그리고 이것을 제곱한 것이 loss function이 되었습니다. 우리는 그래서 이 loss function의 값에 따라서 일정 기준(threshold)가 넘냐 넘지 않느냐를 보고 0 또는 1로 예측합니다. 여기서 0과 1은 각각 동일 인물이 아님, 동일 인물임을 의미합니다. 두 output의 차 대신 카이제곱 분포를 사용할 수도 있다고 합니다. 결국 output의 차에 weight를 곱하고 bias를 더한 것을 sigmoid 함수의 input으로 사용하게 되면 0 또는 1의 y hat을 얻을 수 있게 됩니다. 만약 ..
