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__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.
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Remarque : le terme LASSO signifie ''Least Absolute Shrinkage and Selection Operator''


== Définition ==
==Français==
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.
'''régularisation L1''' 


'''régularisation LASSO''' 


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'''régularisation Lasso''' 
== Termes privilégiés ==
=== régularisation L1 ===


==Anglais==
'''L1 regularization'''


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'''Lasso regularization'''
== Anglais ==


===  L1 regularization ===
'''LASSO regularization'''


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==Sources==
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Source : Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']
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[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
 
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[[Category:Intelligence artificielle]]
[[Category:Apprentissage profond]]

Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:33

Définition

Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.

Remarque : le terme LASSO signifie Least Absolute Shrinkage and Selection Operator

Français

régularisation L1

régularisation LASSO

régularisation Lasso

Anglais

L1 regularization

Lasso regularization

LASSO regularization


Sources

Source : Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.

Source : Google machine learning glossary

Source : Termino

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche