« Arrêt prématuré » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Balise : Éditeur de wikicode 2017
m (Remplacement de texte : « ↵↵↵ » par «   »)
 
(34 versions intermédiaires par 3 utilisateurs non affichées)
Ligne 1 : Ligne 1 :
__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
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.
[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
[[Category:Coulombe]]
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
<br />


== Définition ==
==Français==
'''arrêt prématuré'''   


<br />
'''arrêt précoce'''


==Anglais==
'''early stopping'''
==Sources==


== Français ==
Source: Google, [https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o    ''Glossaire du machine learning'', consulté le 20 mai 2019 ]
===arrêt prématuré===
<br />


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.


== Anglais ==
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.
===early stopping===


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


<br/>
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino  ]]


<br/>
[[Catégorie:Apprentissage profond]]
<br/>
[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
<br/>
[[Catégorie:Termino 2019]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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.

Source: Termino