« Régularisation » : différence entre les versions


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==Définition==
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Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un [[modèle]] afin d'éviter un éventuel surajustement.
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Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.
Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.
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==Anglais==
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'''regularization'''
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==Sources==
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[[Category:Intelligence artificielle]]
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[[Catégorie:Apprentissage profond]]
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[[Category:Termino 2019]]

Dernière version du 31 octobre 2024 à 03:03

Définition

Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.

Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.

Français

régularisation

Anglais

regularization

Sources

Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières, Montréal, CIRANO, 68 pages

Source : Termino

Source : Google machine learning glossary