« Erreur quadratique moyenne » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Perte quadratique moyenne pour chaque exemple. La MSE est calculée en divisant la perte quadratique par le nombre d'exemples. Les valeurs que TensorFlow Playground affiche pour "Perte d'apprentissage" et "Pert de test" sont des MSE.
Perte quadratique moyenne pour chaque exemple. La MSE (''Mean Squared Error'') est calculée en divisant la perte quadratique par le nombre d'exemples. Les valeurs que TensorFlow Playground affiche pour «Perte d'apprentissage» et «Perte de test» sont des MSE.




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== Termes privilégiés ==
== Termes privilégiés ==
=== erreur quadratique moyenne (MSE)===
=== erreur quadratique moyenne (MSE)===

Version du 27 octobre 2018 à 22:03

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond


Définition

Perte quadratique moyenne pour chaque exemple. La MSE (Mean Squared Error) est calculée en divisant la perte quadratique par le nombre d'exemples. Les valeurs que TensorFlow Playground affiche pour «Perte d'apprentissage» et «Perte de test» sont des MSE.



Termes privilégiés

erreur quadratique moyenne (MSE)


Anglais

Mean Squared Error (MSE)




Source: Google machine learning glossary