« Perte » : différence entre les versions


(Page créée avec « __NOTOC__ == Domaine == Category:VocabulaireVocabulaire<br /> Category:GoogleGoogle<br /> Category:Apprentissage profondApprentissage profond<br /> <br /> ==... »)
 
Aucun résumé des modifications
Ligne 13 : Ligne 13 :
<br />
<br />
== Termes privilégiés ==
== Termes privilégiés ==
=== perte ===
=== perte n.f.===




<br />
<br />
== Anglais ==
== Anglais ==



Version du 6 décembre 2018 à 23:47

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond


Définition

Mesure de l'écart entre les prédictions d'un modèle et son étiquette. Ou, de façon plus pessimiste, mesure de la médiocrité 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.



Termes privilégiés

perte n.f.


Anglais

loss




Source: Google machine learning glossary