Dans cette vidéo, découvrez les fonctions d’erreur et plus particulièrement les fonctions d’erreur de type cross entropy que nous utiliserons au cours de cette vidéo. Nous nous appuyons sur ces fonctions pour réduire le taux d’erreur et donc maximiser le taux de prédictions justes dans le cadre de la phase d’apprentissage de notre réseau de neurones.
Consultez le code correspondant à la vidéo sur Github.
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