« Régularisation L1 » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
Ligne 4 : | Ligne 4 : | ||
[[Category:Google]]Google<br /> | [[Category:Google]]Google<br /> | ||
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br /> | [[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br /> | ||
[[Category:scotty]] | |||
[[Category:9] | |||
<br /> | <br /> | ||
Version du 6 décembre 2018 à 23:34
Domaine
Vocabulaire
Google
Apprentissage profond
[[Category:9]
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
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche