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==Définition==
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Méthode de régularisation qui implique d'interrompre l'entraînement d'un modèle d'apprentissage lorsque la perte d'un ensemble de données de validation commence à augmenter et que les performances de généralisation se dégradent.
Méthode de régularisation qui implique d'interrompre l'entraînement d'un modèle d'apprentissage lorsque la perte d'un ensemble de données de validation commence à augmenter et que les performances de généralisation se dégradent.
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Source: Google, [https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o    ''Glossaire du machine learning'', consulté le 20 mai 2019 ]
Source: Google, [https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o    ''Glossaire du machine learning'', consulté le 20 mai 2019 ]


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Version du 5 mai 2020 à 18:03

Définition

Méthode de régularisation qui implique d'interrompre l'entraînement d'un modèle d'apprentissage lorsque la perte d'un ensemble de données de validation commence à augmenter et que les performances de généralisation se dégradent.

Français

arrêt prématuré loc. nom. fém.

arrêt précoce loc. nom. fém.

Anglais

early stopping


Source: Google, Glossaire du machine learning, consulté le 20 mai 2019

Source: Toukourou, Mohamed Samir (2009). Application de l'apprentissage artificiel à la prévision des crues éclair, thèse de doctorat, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 183 pages.

Source: Johannet, Anne (2011). Modélisation par apprentissage statistique des systèmes naturels, ou en interaction avec un environnement naturel. Applications aux karsts, crues éclair et en robotique, habilitation à diriger des thèses, Université Pierre et Marie Curie, 84 pages.

Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.

Source: Termino