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== Domaine ==
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== Définition ==
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Coefficient d'une caractéristique d'un modèle linéaire, ou frontière d'un réseau profond. L'entraînement d'un modèle linéaire vise à déterminer la pondération idéale de chaque caractéristique. Si la pondération est égale à 0, la caractéristique correspondante ne contribue pas au modèle.
Coefficient d'une caractéristique d'un modèle linéaire, ou frontière d'un réseau profond. L'entraînement d'un modèle linéaire vise à déterminer la pondération idéale de chaque caractéristique. Si la pondération est égale à 0, la caractéristique correspondante ne contribue pas au modèle.


== Français ==
''' pondération n.f.==


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== Anglais ==
== Français ==
'''  weight'''
=== pondération n.f.===




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== Anglais ==


===  weight===


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/ponderation/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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Version du 15 juin 2019 à 22:05

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Coefficient d'une caractéristique d'un modèle linéaire, ou frontière d'un réseau profond. L'entraînement d'un modèle linéaire vise à déterminer la pondération idéale de chaque caractéristique. Si la pondération est égale à 0, la caractéristique correspondante ne contribue pas au modèle.

Français

pondération n.f.==

Anglais

weight



Source: Google machine learning glossary