« Régularisation » : différence entre les versions


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__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des [[Paramètre|paramètres]] d'un [[modèle]] afin d'éviter un éventuel [[surajustement]].
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[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
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== Définition ==
Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'[[apprentissage automatique]] sont les régularisations L1 et L2.
Pénalité pour la complexité d'un modèle. La régularisation aide à éviter le surapprentissage. Les différents types de régularisation sont notamment :


*    '''Régularisation L1'''
==Français==
*    '''Régularisation L2'''
'''régularisation'''     
*    '''Régularisation par abandon'''
*   '''Arrêt prématuré''' (Il ne s'agit pas vraiment d'une méthode de régularisation, mais l'arrêt prématuré peut limiter efficacement le surapprentissage.)


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


==Sources==
Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). ''Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières'', Montréal, CIRANO, 68 pages


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


== Termes privilégiés ==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']
=== régularisation <small>n.f.</small> ===


 
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
<br />
[[Category:Intelligence artificielle]]
 
[[Catégorie:Apprentissage profond]]
== Anglais ==
[[Catégorie:101]]
 
===  regularization===
 
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 17 janvier 2025 à 10:16

Définition

Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.

Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.

Français

régularisation

Anglais

regularization

Sources

Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières, Montréal, CIRANO, 68 pages

Source : Termino

Source : Google machine learning glossary

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