« Généralisation en rétropropagation » : différence entre les versions
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Si l’apprentissage va trop loin dans cette voie, on peut atteindre un ensemble de pondérations qui correspond très bien aux particularités, mais qui ne s'interpolent pas bien. | |||
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 12:44
Définition
L’apprentissage par rétropropagation semble fonctionner en obtenant tout d’abord un ensemble approximatif de poids qui correspondent aux modèles d’entraînement d’une manière générale, puis en avançant progressivement vers un ensemble de poids qui correspondent exactement aux modèles d’entraînement.
Si l’apprentissage va trop loin dans cette voie, on peut atteindre un ensemble de pondérations qui correspond très bien aux particularités, mais qui ne s'interpolent pas bien.
Français
Généralisation en rétropropagation
Anglais
generalization in backprop
Sources
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
