Entraînement & Fonction de Perte

Machine Learning
Data & IA
Comprendre l’ajustement des poids et biais par la mesure et la minimisation de l’erreur globale.

Pour qu’un modèle apprenne, il ajuste deux types de paramètres en se guidant sur une mesure d’erreur. Les poids et le biais définissent ce qu’il fait ; la fonction de perte et le gradient lui indiquent comment s’améliorer.

Dans cette matière à mouler, deux types de paramètres contrôlent tout :

Le calcul de base d’un neurone :

\[y = w \cdot x + b\]

\(x\) est l’entrée, \(w\) le poids (importance), \(b\) le biais (décalage). Le but de l’apprentissage : trouver les valeurs de \(w\) et \(b\) qui minimisent l’erreur.

Poids et Biais

Biais (b)0

Poids (w)0.2

La fonction de perte mesure l’erreur globale — combien notre moule est imparfait. Le gradient est une boussole qui indique dans quelle direction modifier les paramètres pour réduire cette erreur.

Le gradient est un vecteur de dérivées partielles de la fonction de perte par rapport à chaque paramètre. Si vous êtes perdu dans un paysage montagneux et voulez atteindre la vallée, le gradient vous dit quelle pente descendre à chaque pas.

\[\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial w}\]

Perte et Gradient

Époques0