« API Metrics (tf.metrics) » : différence entre les versions

Dernière version du 21 mars 2024 à 19:37

Définition

API TensorFlow pour évaluer les modèles.

Par exemple, tf.metrics.accuracy détermine la proportion d'exemples pour lesquels les prédictions du modèle coïncident avec les étiquettes. Lorsque vous écrivez un Estimator personnalisé, vous invoquez les fonctions de l'API Metrics pour spécifier la méthode d'évaluation de votre modèle.

Français

API Metrics (tf.metrics)

Anglais

Metrics API (tf.metrics)

Sources

Source : Google machine learning glossary

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-[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+== Définition ==
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+API [[TensorFlow]] pour évaluer les [[modèle]]s.
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-== Définition ==
+Par exemple, ''tf.metrics.accuracy'' détermine la proportion d'exemples pour lesquels les prédictions du modèle coïncident avec les [[étiquette]]s. Lorsque vous écrivez un ''Estimator'' personnalisé, vous invoquez les fonctions de l'API Metrics pour spécifier la méthode d'évaluation de votre modèle.
-API TensorFlow pour évaluer les modèles. Par exemple, ''tf.metrics.accuracy'' détermine la proportion d'exemples pour lesquels les prédictions du modèle coïncident avec les étiquettes. Lorsque vous écrivez un ''Estimator'' personnalisé, vous invoquez les fonctions de l'API Metrics pour spécifier la méthode d'évaluation de votre modèle.
 == Français ==
-''' API Metrics (tf.metrics)'''
+'''API Metrics (tf.metrics)'''
 == Anglais ==
+'''Metrics API (tf.metrics)'''
-'''  Metrics API (tf.metrics) '''
+==Sources==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]
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-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]