음의 로그우도

NLL이라고 줄여 쓴다. 확률 모델과 관측 데이터가 주어졌을 때, *우도*는 모델이 데이터에 부여한 확률, *로그우도*는 그 로그, _음의_ 로그우도는 부호를 뒤집어 최소화가 의미를 가지게 한 형태. 정답 `y`와 예측 분포 `p`가 있는 분류 한 건의 경우 NLL = `−log p_y` — 원-핫 타겟에서는 교차 엔트로피와 동일. `−log p` 형태는 *독립 관측의 곱셈*을 *덧셈*으로 만들고, 자신만만하지만 _틀린_ 예측이 무한대로 발산하게 만든다.