« Régularisation L1 » : différence entre les versions


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__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
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.
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== Définition ==
Remarque : le terme LASSO signifie ''Least Absolute Shrinkage and Selection Operator''  
Type de régularisation qui pénalise les pondérations proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues. Dans les modèles reposant sur des caractéristiques creuses, la régularisation L1 aide à mettre à zéro les pondérations des caractéristiques peu ou pas pertinentes, ce qui a pour effet de supprimer celles-ci du modèle. À comparer à la '''régularisation L2'''.


==Français==
'''régularisation L1''' 


<br />
'''régularisation LASSO''' 


== Termes privilégiés ==
'''régularisation Lasso''' 
=== régularisation L1 n.f.===


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


<br />
'''Lasso regularization'''


== Anglais ==
'''LASSO regularization'''


===  L1 regularization ===


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==Sources==
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Source : Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.
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[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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[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Intelligence artificielle]]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Category:Termino 2019]]

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