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== Définition ==
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Technique de régularisation qui consiste à pénaliser les poids dans une fonction objective afin de limiter le surapprentissage dans un réseau de neurones.
[[Catégorie:App-profond-livre]]
[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br />


Note: la technique consiste à ajouter une pénalité à la fonction d'erreur qui dépend de la magnitude des poids qui relient les neurones entre eux


[[Category:Termino 2019]]
== Français ==
 
'''pénalisation des poids''' 
 
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== Définition ==
Technique de régularisation qui consiste à pénaliser les poids dans une fonction objective afin de limiter le surapprentissage dans un réseau de neurones.


== Anglais ==
'''weight decay'''


Note


La technique consiste à ajouter une pénalité à la fonction d'erreur qui dépend de la magnitude des poids qui relient les neurones entre eux
==Sources==
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Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.


== Français ==
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
'''pénalisation des poids'''
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== Anglais ==
[[Category:Intelligence artificielle]]
'''weight decay'''
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:45

Définition

Technique de régularisation qui consiste à pénaliser les poids dans une fonction objective afin de limiter le surapprentissage dans un réseau de neurones.

Note: la technique consiste à ajouter une pénalité à la fonction d'erreur qui dépend de la magnitude des poids qui relient les neurones entre eux

Français

pénalisation des poids

Anglais

weight decay


Sources

Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.

Source : Termino