Back to the point of supervised learning, we are comparing the resulting output with target output then optimize the objective function which is the loss, computing a distance/penalty/divergence between the result and target. Then, average this cost function over the training set. This is the goal we want to minimize. In other words, we want to find the value of the parameters that minimize this average.
Pour en revenir à l’apprentissage supervisé, nous comparons le résultat obtenu avec le résultat cible puis nous optimisons la fonction objectif qui est la perte du calcul de la distance/pénalité/divergence entre le résultat et la cible. Ensuite, nous faisons la moyenne de cette fonction de coût sur le jeu d’entraînement. C’est l’objectif que nous voulons minimiser. En d’autres termes, nous voulons trouver la valeur des paramètres qui minimisent cette moyenne.