« Erreur entropie croisée catégorielle » : différence entre les versions

Dernière version du 6 décembre 2022 à 07:53

Définition

Mesure de la performance d’un modèle ou d'un algorithme de classification en apprentissage automatique; qui se base sur l’entropie croisée. On parle ici d’étiquette ou de variable catégorielle.

Voir: Étiquette catégorielle et Variable catégorielle .

Français

erreur d'entropie croisée catégorielle

Anglais

categorical cross-entropy loss

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-== Domaine ==
-[[catégorie:Démo]] Catégorie Démo
-[[Catégorie:Apprentissage profond]] Apprentissage profond
 == Définition ==
+Mesure de la performance d’un modèle ou d'un algorithme de classification en apprentissage automatique; qui se base sur l’[[entropie croisée]]. On parle ici d’étiquette ou de variable catégorielle.
+Voir: [[Étiquette catégorielle]]  et [[Variable catégorielle]] .
+== Français ==
+'''erreur d'entropie croisée catégorielle'''
-== Termes privilégiés ==
 == Anglais ==
+'''categorical cross-entropy loss'''
-'''Categorical Cross-Entropy Loss'''
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-The categorical cross-entropy loss is also known as the negative log likelihood. It is a popular loss function for categorization problems and measures the similarity between two probability distributions, typically the true labels and the predicted labels. It is given by L = -sum(y * log(y_prediction)) where y is the probability distribution of true labels (typically a one-hot vector) and y_prediction is the probability distribution of the predicted labels, often coming from a softmax.

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