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Méthode de régularisation qui implique d'interrompre l'entraînement d'un modèle d'apprentissage lorsque la perte d'un ensemble de données de validation commence à augmenter et que les performances de généralisation se dégradent. | Méthode de régularisation qui implique d'interrompre l'entraînement d'un modèle d'apprentissage lorsque la perte d'un ensemble de données de validation commence à augmenter et que les performances de généralisation se dégradent. | ||
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Source: Google, [https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o ''Glossaire du machine learning'', consulté le 20 mai 2019 ] | Source: Google, [https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o ''Glossaire du machine learning'', consulté le 20 mai 2019 ] | ||
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 10:21
Définition
Méthode de régularisation qui implique d'interrompre l'entraînement d'un modèle d'apprentissage lorsque la perte d'un ensemble de données de validation commence à augmenter et que les performances de généralisation se dégradent.
Français
arrêt prématuré
arrêt précoce
Anglais
early stopping
Sources
Source: Google, Glossaire du machine learning, consulté le 20 mai 2019
Source: Toukourou, Mohamed Samir (2009). Application de l'apprentissage artificiel à la prévision des crues éclair, thèse de doctorat, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 183 pages.
Source: Johannet, Anne (2011). Modélisation par apprentissage statistique des systèmes naturels, ou en interaction avec un environnement naturel. Applications aux karsts, crues éclair et en robotique, habilitation à diriger des thèses, Université Pierre et Marie Curie, 84 pages.
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.
Contributeurs: Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
