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Technique de régularisation dont le principe est de désactiver aléatoirement à chaque itération un certain pourcentage des neurones d’une couche afin d'éviter le surajustement.
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[[Category:Scotty]]


==Français==
'''extinction de neurone''' 


==Définition==
'''décrochage'''
Technique de régularisation dont le principe est de désactiver aléatoirement à chaque itération un certain pourcentage des neurones d’une couche afin d'éviter le surajustement.


'''abandon'''


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==Anglais==
'''dropout'''


==Français==
==Sources==
'''extinction de neurone'''


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[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source: Claude Coulombe, Datafranca.org]]
Choisissez parmi ces termes proposés :
extinction de neurone
maille de réseau
point mort
trou de neurone
trou de mémoire
trou de réseau
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==Anglais==
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]


'''dropout'''
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Abandon_(r%C3%A9seaux_neuronaux) Source: Wikipédia]


Dropout is a regularization technique for Neural Networks that prevents overfitting. It prevents neurons from co-adapting by randomly setting a fraction of them to 0 at each training iteration. Dropout can be interpreted in various ways, such as randomly sampling from an exponential number of different networks. Dropout layers first gained popularity through their use in CNNs, but have since been applied to other layers, including input embeddings or recurrent networks.
[[Category:Intelligence artificielle]]
[[Category:Apprentissage automatique]]
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Dernière version du 11 octobre 2024 à 09:32

Définition

Technique de régularisation dont le principe est de désactiver aléatoirement à chaque itération un certain pourcentage des neurones d’une couche afin d'éviter le surajustement.

Français

extinction de neurone

décrochage

abandon

Anglais

dropout

Sources

Source: Claude Coulombe, Datafranca.org

Source: Termino

Source: Wikipédia

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Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki