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__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
[[Category:Vocabulaire2]]
Remarque : le terme LASSO signifie ''Least Absolute Shrinkage and Selection Operator''
[[Category:Google2]]
 
[[Category:Apprentissage profond2]]
==Français==
[[Category:scotty2]]
'''régularisation L1''' 
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'''régularisation LASSO''' 


== Définition ==
'''régularisation Lasso'''
Type de régularisation qui pénalise les pondérations proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues. Dans les modèles reposant sur des caractéristiques creuses, la régularisation L1 aide à mettre à zéro les pondérations des caractéristiques peu ou pas pertinentes, ce qui a pour effet de supprimer celles-ci du modèle. À comparer à la '''régularisation L2'''.


==Anglais==
'''L1 regularization'''


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'''Lasso regularization'''


== Français ==
'''LASSO regularization'''
=== régularisation L1 n.f.===




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==Sources==
Source : Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.


== Anglais ==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']


=== L1 regularization ===
[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source : Termino]]


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Intelligence artificielle]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
[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 de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.

Remarque : le terme LASSO signifie Least Absolute Shrinkage and Selection Operator

Français

régularisation L1

régularisation LASSO

régularisation Lasso

Anglais

L1 regularization

Lasso regularization

LASSO regularization


Sources

Source : Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.

Source : Google machine learning glossary

Source : Termino

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