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__NOTOC__
== Définition ==
== Domaine ==
[[Fonction de coût]] utilisée pour la [[classification automatique]] qui a pour but de quantifier la différence entre deux [[distribution de probabilité|distributions de probabilités]].
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== Français ==
'''entropie croisée''' 


== Définition ==
== Anglais ==
Généralisation de la perte logistique aux problèmes de classification à classes multiples. L'entropie croisée quantifie la différence entre deux distributions de probabilité. Voir aussi perplexité.
'''cross entropy'''


==Sources==
Source : Géron, Aurélien (2017) ''Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 256 pages.


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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Entropie_crois%C3%A9e Source : Wikipédia, ''Entropie croisée'']
== Termes privilégiés ==
=== entropie croisée ===


[https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o, Source : ''Glossaire de l'apprentissage machine,'' Google, consulté le 20 mai 2019.]


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[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source: Termino]]
== Anglais ==
 
=== cross-entropy===


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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[[Category:Termino 2019]]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 5 avril 2024 à 18:36

Définition

Fonction de coût utilisée pour la classification automatique qui a pour but de quantifier la différence entre deux distributions de probabilités.

Français

entropie croisée

Anglais

cross entropy

Sources

Source : Géron, Aurélien (2017) Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 256 pages.

Source : Wikipédia, Entropie croisée

Source : Glossaire de l'apprentissage machine, Google, consulté le 20 mai 2019.

Source: Termino

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Julie Roy, wiki