« 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:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Category:Vocabulaire2]]
+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).
-[[Category:Google2]]
-[[Category:Apprentissage profond2]]
+==Français==
-[[Category:scotty2]]
+'''régularisation L2'''
-<br />
-== Définition ==
+'''régularisation de Ridge '''
-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.
+==Anglais==
+'''L2 regularization'''
-<br />
+'''Ridge regularization'''
-== Français ==
-=== régularisation L2 n.f.===
+==Sources==
+Source : Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.
-<br />
+[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.'']
-== Anglais ==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']
-===  L2 regularization===
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
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+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-<br/>
+[[Category:Apprentissage profond]]
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+[[Category:Termino 2019]]
-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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