« Régularisation L1 » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
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.
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'''.




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== Termes privilégiés ==
== Termes privilégiés ==
=== régularisation L1 ===
=== régularisation L1 ===

Version du 6 décembre 2018 à 23:34

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond


Définition

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.



Termes privilégiés

régularisation L1


Anglais

L1 regularization




Source: Google machine learning glossary