Fonction de perte
La fonction qui mesure à quel point la sortie du modèle est erronée — exactement ce que la descente de gradient cherche à minimiser.
Classiques : l'erreur quadratique moyenne (régression), l'entropie croisée (classification). Le choix de la perte détermine ce que le modèle optimise. Mauvaise perte = le modèle apprend les mauvaises choses.