Cette séance de cours explore les conditions nécessaires pour interpréter la sortie d'un réseau neuronal comme une probabilité, en se concentrant sur la fonction d'erreur inter-entropie pour les tâches de classification. En assurant un grand ensemble de données et un réseau flexible, il devient possible de dériver des probabilités à partir de la sortie du réseau.