« Régularisation L2 » : différence entre les versions

Dernière version du 25 avril 2024 à 17:00

Définition

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

Remarque : la régularisation L2 vise à ce que les poids dont la valeur est marginale (valeur positive ou négative très élevée ou très faible) se rapprochent le plus possible de 0 (sans jamais l'atteindre).

Français

régularisation L2

régularisation de Ridge

Anglais

L2 regularization

Ridge regularization

Sources

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

Source : Developers.google Machine learning, Régularisation à des fins de simplicité : régularisation L₂.

Source : Google machine learning glossary

Source : Termino

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-__NOTOC__
+==Définition==
-== Domaine ==
+Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme des carrés de leurs valeurs afin de contrer le surajustement.
-[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
-[[Category:Google]]Google<br />
-[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
-[[Category:scotty]]
-[[Category:9]
-<br />
+Remarque : la régularisation L2 vise à ce que les poids dont la valeur est marginale (valeur positive ou négative très élevée ou très faible) se rapprochent le plus possible de 0 (sans jamais l'atteindre).
-== Définition ==
+==Français==
-Type de régularisation qui pénalise les pondérations proportionnellement à la somme de leurs carrés. La régularisation L2 aide à rapprocher de zéro la pondération des anomalies (celles dont la valeur est très positive ou très négative), sans pour autant atteindre zéro. (À comparer à la '''régularisation L1'''). La régularisation L2 améliore toujours la généralisation des modèles linéaires.
+'''régularisation L2'''
+'''régularisation de Ridge '''
-<br />
+==Anglais==
+'''L2 regularization'''
-== Termes privilégiés ==
+'''Ridge regularization'''
-=== régularisation L2 n.f.===
-<br />
+==Sources==
+Source : Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.
-== Anglais ==
+[https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-simplicity/l2-regularization?hl=fr  Source : Developers.google Machine learning, ''Régularisation à des fins de simplicité : régularisation L₂.'']
-===  L2 regularization===
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']
-<br/>
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
-<br/>
-<br/>
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
+[[Category:Apprentissage profond]]
-<br/>
+[[Category:Termino 2019]]
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