Parametrised models are simply functions that depend on inputs and trainable parameters. There is no fundamental difference between the two, except that trainable parameters are shared across training samples whereas the input varies from sample to sample. In most deep learning frameworks, parameters are implicit, that is, they aren’t passed when the function is called. They are ‘saved inside the function’, so to speak, at least in the object-oriented versions of models.
Les modèles paramétrés sont simplement des fonctions qui dépendent d’entrées et de paramètres pouvant être entrainés. Il n’y a pas de différence fondamentale entre les deux, si ce n’est que les paramètres pouvant être entrainés sont partagés entre les échantillons d’entraînement alors que l’entrée varie d’un échantillon à l’autre. Dans la plupart des cadres d’apprentissage profond, les paramètres sont implicites, c’est-à-dire qu’ils ne sont pas transmis lorsque la fonction est appelée. Ils sont « enregistrés dans la fonction », pour ainsi dire, du moins dans les versions orientées objet des modèles.