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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'''
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== 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'''


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'''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]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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[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.

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

Source : Google machine learning glossary

Source : Termino

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche