« Fonction d'erreur » : différence entre les versions
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Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2016), ''Deep Learning'', Cambridge, The MIT Press, 775 pages. (version française) | |||
Source : Chabot, Florian (2017). ''Analyse fine 2D/3D de véhicules par réseaux de neurones profonds'', thèse de doctorat, Université Clermont Auvergne, 171 pages. | |||
Source : Bisson, Valentin (2012). ''Algorithmes d’apprentissage pour la recommandation'', thèse de doctorat, Université de Montréal, 96 pages. | |||
Source: | Source : Damien Fourure (2017). ''Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur''. thèse de doctorat, Université de Lyon, 178 pages. | ||
Source: | Source : Baccouche, Moez (2013). ''Apprentissage neuronal de caractéristiques spatio-temporelles pour la classifica-tion automatique de séquences vidéo'', thèse de doctorat, INSA de Lyon, 194 pages. | ||
[https://www.isi-web.org/glossary?language=2 Source : ISI Glossaire ] | |||
[https://isi.cbs.nl/glossary/term1139.htm Source : ISI ] | |||
[https://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26521217 Source : Le grand dictionnaire terminologique ] | |||
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Dernière version du 21 mai 2024 à 22:08
Définition
Fonction mathématique utilisée pour représenter la différence éventuelle entre la vraie valeur et une observation ou estimation empirique.
Compléments
En fonction du domaine d'application, on aura tendance à plutôt parler de fonction de coût (en économie par exemple) que de fonction d'erreur. On retrouve aussi le terme plus générique de "fonction objective".
Français
fonction d'erreur
fonction de coût
fonction de perte
fonction objective
fonction de calcul de l'erreur
Anglais
cost function
loss function
objective function
error function
Sources
Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2016), Deep Learning, Cambridge, The MIT Press, 775 pages. (version française)
Source : Chabot, Florian (2017). Analyse fine 2D/3D de véhicules par réseaux de neurones profonds, thèse de doctorat, Université Clermont Auvergne, 171 pages.
Source : Bisson, Valentin (2012). Algorithmes d’apprentissage pour la recommandation, thèse de doctorat, Université de Montréal, 96 pages.
Source : Damien Fourure (2017). Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur. thèse de doctorat, Université de Lyon, 178 pages.
Source : Baccouche, Moez (2013). Apprentissage neuronal de caractéristiques spatio-temporelles pour la classifica-tion automatique de séquences vidéo, thèse de doctorat, INSA de Lyon, 194 pages.
Contributeurs: Evan Brach, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
