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Perte d'entropie croisée
Une fonction de perte mesurant la différence entre les distributions de probabilité prédites et les vraies étiquettes. Pour la classification, c'est la log-vraisemblance négative de la classe correcte. Dans l'apprentissage robotique, l'entropie croisée est utilisée pour la prédiction d'actions discrètes, la génération de tokens dans les modèles VLA, et l'entraînement de politiques conditionnées par le langage où l'espace d'actions est discrétisé.