Fonction De Perte De Substitution
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Fonctions de substitution courantes
Construire l'IA avec l'IA
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Fonction de perte alternativeIl est généralement utilisé lorsque la fonction de perte est difficile à calculer. Si la fonction de perte proxy est optimisée, la fonction de perte d'origine est également optimisée en même temps, c'est-à-dire l'étalonnage ou la cohérence, qui est liée à la fonction de perte d'origine.
Si la fonction de perte alternative est une fonction convexe et est différentiable au point 0, alors elle est cohérente lorsque la dérivée est inférieure à 0, c'est pourquoi une fonction convexe est généralement choisie comme fonction de perte.
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Si la fonction de perte alternative est une fonction convexe et est différentiable au point 0, alors elle est cohérente lorsque la dérivée est inférieure à 0, c'est pourquoi une fonction convexe est généralement choisie comme fonction de perte.
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