« Perte » : différence entre les versions


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==Domaine==
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==Définition==
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Mesure de l'écart entre les prédictions d'un modèle et son étiquette ou performance du modèle.  Pour déterminer cette valeur, un modèle doit définir une fonction de perte. Par exemple, les modèles de régression linéaire utilisent généralement l'erreur quadratique moyenne comme fonction de perte, tandis que les modèles de régression logistiques utilisent la perte logistique.
Mesure de l'écart entre les prédictions d'un modèle et son étiquette ou performance du modèle.  Pour déterminer cette valeur, un modèle doit définir une fonction de perte. Par exemple, les modèles de régression linéaire utilisent généralement l'erreur quadratique moyenne comme fonction de perte, tandis que les modèles de régression logistiques utilisent la perte logistique.
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==Français==
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'''performance du modèle'''  n.f.
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]

Version du 15 juin 2019 à 23:02

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Mesure de l'écart entre les prédictions d'un modèle et son étiquette ou performance du modèle. Pour déterminer cette valeur, un modèle doit définir une fonction de perte. Par exemple, les modèles de régression linéaire utilisent généralement l'erreur quadratique moyenne comme fonction de perte, tandis que les modèles de régression logistiques utilisent la perte logistique.

Français

perte n.f.

performance du modèle n.f.

Anglais

loss



Source: Google machine learning glossary