« Régularisation L1 » : différence entre les versions


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==Définition==
==Définition==
Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.
Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.


Note: le terme LASSO signifie ''Least Absolute Shrinkage and Selection Operator''  
Remarque : le terme LASSO signifie ''Least Absolute Shrinkage and Selection Operator''  


==Français==
==Français==
'''régularisation L1'''  n.f.
'''régularisation L1'''   


'''régularisation LASSO'''  n. f.
'''régularisation LASSO'''   


'''régularisation Lasso'''  n.f.
'''régularisation Lasso'''   


==Anglais==
==Anglais==
'''L1 regularization'''
'''L1 regularization'''


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==Sources==
Source : Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.


Source : Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
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Dernière version du 25 avril 2024 à 16:59

Définition

Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.

Remarque : le terme LASSO signifie Least Absolute Shrinkage and Selection Operator

Français

régularisation L1

régularisation LASSO

régularisation Lasso

Anglais

L1 regularization

Lasso regularization

LASSO regularization


Sources

Source : Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.

Source : Google machine learning glossary

Source : Termino