Comment interpréter une courbe en Deep Learning

Bonjour chers tous, je suis nouveau sur ce forum, j’ai une préoccupation.
Comment interpréter une courbe de Model Accuracy et de Model Loss en Deep Learning ?

Bonjour.

User de politesse et de ponctuation serait un bon début :heart:

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T’as oublié de dire « Ok Google » avant ta question

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Ok, merci pour la remarque

Ok merci, je suis nouveau sur ce forum

Bonjour,

As tu une courbe pour illustrer ta question ? As tu essayé, par exemple, de traduire « accuracy » pour avoir une piste ?

Salut, oui j’ai une courbe
p7

je veux essayer d’interpréter les deux courbes.

Avez vous compris comment sont générées ces courbes ? Ou avez vous juste exécuté un code trouvé sur le net?

Et sinon voilà une piste :

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Avec le contexte que tu as donné tout ce qu’on peut te dire c’est « elles ont une forme crédible ».

Je te conseille de parcourir un peu ce thread Le deep learning pour les nuls. Il y a dedans des liens vers beaucoup de ressources qui pourraient t’aider si tu décides de t’intéresser un peu au deep learning.

Par contre spoiler alert : il va falloir t’investir un peu plus d’une heure sur le sujet.

Salut chers tous, j’ai eu la réponse après plusieurs recherche, la voici:
La courbe de perte montre ce que le modèle essaie de réduire. La procédure d’entraînement essaie d’obtenir la perte la plus faible possible. La perte est calculée en utilisant le nombre d’exemples d’apprentissage que les modèles obtiennent correctement, par rapport à ceux qu’il se trompe. Ou à quel point il se rapproche de la bonne réponse pour les problèmes de régression.

Si les courbes de perte descendent doucement, cela signifie que votre modèle s’améliore au fur et à mesure qu’il s’entraîne, ce qui est bien. Si votre perte de test est légèrement supérieure à votre perte d’entraînement, cela signifie que votre modèle sur-ajuste légèrement les données d’entraînement.

Passer un bonne journée. vous êtes formidable

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voici un autre lien pour plus d’explication:

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Très cool de partager la réponse à ta question, même sans l’avoir trouvée ici. Merci !

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