La fonction d’erreur - Se former à Tensorflow 2.0 #7

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Dans cette vidéo nous analysons en détail le fonctionement de la fonction d'erreur: cross entropy. Cela nous donnera une meilleur intution sur l'entrainement d'un modèle.
Cette vidéo fait partie de la série sur Tensorflow 2.0.
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[@renemiche735]

Merci, ton travail est généreux, bien expliqué et de qualité. tu m'aides beaucoup dans mon apprentissage des nn. Et c'est plaisant d'avoir tout ce si bon contenu en français. Bonne continuation à toi.

[@selmaayat-dl4sn]

bonjour et merci pour vos information, pouvez vous SVP mieux nous éclaircir sur les différentes fonctions de calcule d'erreurs et quel type choisir pour un tel problème (MSE, RMse, MAE, Entropie.....)

[@thierryjean7455]

bravo super video très didactique...merci beaucoup

[@yannickprudent1232]

Top tes vidéos merci beaucoup !!

[@alexandrerangom3510]

Merci beaucoup pour ton contenu d'une excellente qualité. Force à toi pour la suite !!! Ps: pour le côté mathématique ça me tenterait bien.

[@ThibaultNeveu]

Cet à dire ?

[@valentinsourice3780]

@@ThibaultNeveu 13:50 ;)

[@julienjolly6849]

Hello, le one hot encoding pour le calcul du loss est utile pour des labels de nombres >10 ou caractères/mots ?

[@first5208]

nickel mais c'est vrai que j'apprécierais aussi beaucoup une vidéo sur l'aspect mathématique d'une sparse_categorical_crossentropy

[@Droumix]

Un seul reproche à faire : Pourquoi n'as-tu pas sorti cette vidéo plus tôt ? Tu m'aides énormément pour mon projet merci ! ;)

[@ahlembougattaya5467]

merci beaucoup pour ton effort

[@mehdibouhamidi4675]

pouvez -vous me proposer un article qui détaille en terme de convergence en utilisant le log cité à la minute 05:53 . Et merci d'avance

[@Otomega1]

Quelle fonction d'erreur utiliserais-tu pour approximer une fonction mathématique type polynôme d'ordre 2 ou plus?

[@lotfimerad658]

merci pour les vidéos c'est vraiment bien expliqué bon courage , j'ai une petite question svp : dans la minute 3:35 , pourquoi dans l'image [0] le model prédit que c'est 9 (il a prit la probabilité 0.0597...) alors qu'il ya une valeur plus grande (0.178.......)

[@renemiche735]

parce que 9 est la valeur attendue et non la valeur prédite