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La Cross Entropy Loss est une fonction de perte utilisée pour évaluer la performance d'un modèle de classification. Elle mesure la différence entre les prédictions du modèle et les vraies étiquettes. Plus la prédiction est incorrecte, plus la perte est élevée. Son objectif est de minimiser cette différence pour améliorer les prédictions.
