« Perte L1 » : différence entre les versions

Dernière version du 16 avril 2024 à 19:18

Définition

Fonction de perte basée sur la valeur absolue de la différence entre les valeurs prédites par un modèle et les valeurs réelles des étiquettes. La perte L1 est moins sensible aux anomalies que la perte L2.

Français

perte L1

Anglais

L1 loss

Sources

Source : Google machine learning glossary

@@ Ligne 1 : / Ligne 1 : @@
 == Définition ==
-Fonction de perte basée sur la valeur absolue de la différence entre les valeurs prédites par un modèle et les valeurs réelles des étiquettes. La '''perte L1''' est moins sensible aux anomalies que la '''perte L2'''.
+[[Fonction de perte]] basée sur la valeur absolue de la différence entre les valeurs prédites par un [[modèle]] et les valeurs réelles des [[étiquette]]s. La '''[[perte L1]]''' est moins sensible aux [[anomalie]]s que la '''perte L2'''.
 == Français ==
-''' perte L1 '''
+'''perte L1'''
 == Anglais ==
-'''  L1 loss'''
+'''L1 loss'''
 ==Sources==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]
-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
 [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 [[Category:Apprentissage profond]]