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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. | ||
Remarque : le terme LASSO signifie ''Least Absolute Shrinkage and Selection Operator'' | |||
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Source : Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages. | |||
Source: | [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary''] | ||
[ | [[Utilisateur:Patrickdrouin | Source : Termino]] | ||
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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.
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche
