Que signifie "Pertes pondérées"?

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Les pertes pondérées sont des méthodes utilisées pour entraîner des modèles, surtout quand on a des données qui ne sont pas équilibrées. Dans plein de situations, certaines catégories de données sont moins fréquentes que d'autres. Par exemple, si un modèle est entraîné pour reconnaître des animaux, il peut y avoir plein d'images de chats mais juste quelques-unes d'animaux rares comme les pandas. Ce déséquilibre peut rendre l'apprentissage du modèle difficile.

Pour aider le modèle à faire plus attention aux catégories moins courantes, les pertes pondérées donnent plus d'importance à ces catégories pendant l'entraînement. Comme ça, le modèle apprend à ne pas ignorer les cas rares. En faisant ça, il peut faire de meilleures prédictions sur toutes les catégories, pas juste celles qui sont les plus courantes.

Ces méthodes sont super utiles quand l'objectif est de s'assurer que chaque catégorie est bien représentée dans le processus d'apprentissage du modèle. Elles aident à rendre le modèle plus juste et précis en équilibrant l'influence des différents types de données.