« Régularisation L2 » : différence entre les versions

Version du 4 juin 2019 à 13:51

Domaine

Apprentissage profond

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.

Notes : 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 n. f.

régularisation de Ridge, n. f.

Anglais

L2 regularization

Ridge regularization

Source: Google machine learning glossary

Publié : datafranca.org

Source : Termino

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 == Définition ==
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-Notes
+Notes : 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).
-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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 '''régularisation de Ridge, n. f.'''
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 == Anglais ==
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 '''Ridge regularization'''
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 [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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-<br/>[https://datafranca.org/lexique/regularisation-l2/        ''Publié : datafranca.org'' ]
+[https://datafranca.org/lexique/regularisation-l2/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino  ]]
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« Régularisation L2 » : différence entre les versions