« Surapprentissage » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Balise : Éditeur de wikicode 2017
m (Remplacement de texte — « nom masc. » par « masculin »)
Ligne 5 : Ligne 5 :


==Français==
==Français==
''' surapprentissage  '''  <small>nom masc. </small>
''' surapprentissage  '''  <small>masculin </small>


''' surajustement '''  <small>nom masc. </small>
''' surajustement '''  <small>masculin </small>


''' surinterprétation  '''  <small>nom masc. </small>
''' surinterprétation  '''  <small>masculin </small>


==Anglais==
==Anglais==

Version du 9 décembre 2020 à 09:55

Définition

Le surapprentissage ou surajustement (overfitting ) est un problème pouvant survenir dans les méthodes mathématiques de classification pour les réseaux de neurones. Il est en général provoqué par un mauvais dimensionnement de la structure utilisée pour classifier. De par sa trop grande capacité à stocker des informations, une structure dans une situation de surapprentissage aura de la peine à généraliser les caractéristiques des données. Elle se comporte alors comme une table contenant tous les échantillons utilisés lors de l'apprentissage et perd ses pouvoirs de prédiction sur de nouveaux échantillons.

Voir: fléau de la dimension.

Français

surapprentissage masculin

surajustement masculin

surinterprétation masculin

Anglais

overfitting

overlearning

overtraining



Source : TERMIUM Plus

Source: Google, Machine learning glossary

Source: Wikipedia, Surapprentissage.