Pondération des pertes

Trois versions du modèle à deux sorties pour la prédiction de l’alphabet et du caractère que vous avez conçu précédemment ont été entraînées : model_a, model_b et model_c. Pour les trois, la perte a été définie comme suit :

loss_alpha = criterion(outputs_alpha, labels_alpha)
loss_char = criterion(outputs_char, labels_char)
loss = ((1 - char_weight) * loss_alpha) + (char_weight * loss_char)

Cependant, chacun des trois modèles a été entraîné avec une valeur de char_weight différente : 0.1, 0.5 ou 0.9.

Utilisez la fonction que vous avez définie dans l’exercice précédent, evaluate_model(), pour vérifier la précision de chaque modèle. Quelle valeur de char_weight a été utilisée pour entraîner chaque modèle ?