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Les modèles entraînées avec l’entropie croisée ou le lissage d’étiquettes atteignent une EQMminimum avant de se stabiliser à une valeur plus grande. A l’opposée, FIERCE atteint une EQMplus faible maintenue durant l’apprentissage. Cette capacité semble reliée à l’entropie des caractéristiques.
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