« Régularisation L2 » : différence entre les versions
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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). | |||
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==Sources== | |||
Source : Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages. | |||
Source: Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages. | |||
[https://developers.google.com/machine-learning/ | [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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Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:33
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.
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche
