« Régularisation L2 » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Type de régularisation qui pénalise les pondérations proportionnellement à la somme de leurs carrés. La régularisation L2 aide à rapprocher de zéro la pondération des anomalies (celles dont la valeur est très positive ou très négative), sans pour autant atteindre zéro. (À comparer à la régularisation L1.) La régularisation L2 améliore toujours la généralisation des modèles linéaires.
Type de régularisation qui pénalise les pondérations proportionnellement à la somme de leurs carrés. La régularisation L2 aide à rapprocher de zéro la pondération des anomalies (celles dont la valeur est très positive ou très négative), sans pour autant atteindre zéro. (À comparer à la '''régularisation L1'''). La régularisation L2 améliore toujours la généralisation des modèles linéaires.




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== Termes privilégiés ==
== Termes privilégiés ==
=== régularisation L2 ===
=== régularisation L2 ===

Version du 6 décembre 2018 à 23:35

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond


Définition

Type de régularisation qui pénalise les pondérations proportionnellement à la somme de leurs carrés. La régularisation L2 aide à rapprocher de zéro la pondération des anomalies (celles dont la valeur est très positive ou très négative), sans pour autant atteindre zéro. (À comparer à la régularisation L1). La régularisation L2 améliore toujours la généralisation des modèles linéaires.



Termes privilégiés

régularisation L2


Anglais

L2 regularization




Source: Google machine learning glossary