이 의사 코드에서 truthLabel은 0-1 값을 가지며 입력 샘플이 음성(0) 또는 양성(1) 레이블인지를 나타냅니다. prob는 모델이 예측한 양성 클래스에 속할 샘플의 확률입니다. truthLabel과 달리 prob는 0과 1 사이의 실수입니다. log는 고등학교 수학 시간에 배웠던 e(2.718)가 밑인 자연 로그 함수입니다. binaryCrossentropy 함수는 truthLabel이 0 또는 1인지에 따라 다른 계산을 수행하는 if-else 조건 분기가 포함되어 있습니다. 그림 3-8에 두 경우를 함께 나타냈습니다.

▲ 그림 3-8 이진 크로스 엔트로피 손실 함수. 코드 3-8의 if-else 조건 분기에 따른 두 경우(truthLabel = 1과 truthLabel = 0)를 따로 그렸다.