« Perte L1 » : différence entre les versions
m (Remplacement de texte — « nom fém. » par « féminin ») |
Aucun résumé des modifications |
||
| (2 versions intermédiaires par un autre utilisateur non affichées) | |||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Fonction de perte basée sur la valeur absolue de la différence entre les valeurs prédites par un modèle et les valeurs réelles des | [[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 == | == Français == | ||
''' perte L1 | '''perte L1''' | ||
== Anglais == | == Anglais == | ||
''' | '''L1 loss''' | ||
==Sources== | |||
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ] | |||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
[[Category:Apprentissage profond]] | [[Category:Apprentissage profond]] | ||
Dernière version du 16 avril 2024 à 18:18
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
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki
