« Régularisation L2 » : différence entre les versions


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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/crash-course/regularization-for-simplicity/l2-regularization?hl=fr  Source: Developers.google Machine learning,''Régularisation à des fins de simplicité : régularisation L₂.'']
[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.'']


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: ''Google machine learning glossary'']
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[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
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Version du 9 juillet 2019 à 19:11


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.

Note: 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 loc. nom. fém.


régularisation de Ridge loc. nom. fém.

Anglais

L2 regularization

Ridge regularization


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