Deep Learning
Fondamental
Correction d’un problème de mauvaise fonction de perte

Type d'évaluation

Mise en situation réelle

Analyse

Intelligence Artificielle

Compétences ciblées

loss-function
classification
bugfix
neural-network
training

Scénario Technique

Contexte : Un modèle de classification multi-classes utilise une fonction de perte inadaptée. Le Problème : La perte utilisée ne correspond pas au type de sortie du modèle. Extrait logique actuelle : model.compile(loss='mse') Pour un problème de classification. Contraintes : Choisir une fonction adaptée (cross-entropy). Maintenir cohérence avec activation finale. Livrable attendu : Corriger la configuration du modèle pour utiliser une fonction de perte appropriée.

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