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==Définition==
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Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme des carrés de leurs valeurs afin de contrer le surajustement.
Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme des carrés de leurs valeurs afin de contrer le surajustement.
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==Français==
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'''régularisation L2''' loc. nom. fém.
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'''régularisation de Ridge ''' loc. nom. fém.
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==Anglais==
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Version du 8 mai 2020 à 17:35

Définition

Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme des carrés de leurs valeurs afin de contrer le surajustement.

Note: la régularisation L2 vise à ce que les poids dont la valeur est marginale (valeur positive ou négative très élevée ou très faible) se rapprochent le plus possible de 0 (sans jamais l'atteindre).

Français

régularisation L2 loc. nom. fém.

régularisation de Ridge loc. nom. fém.

Anglais

L2 regularization

Ridge regularization


Source: Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.

Source: Developers.google Machine learning, Régularisation à des fins de simplicité : régularisation L₂.

Source: Google machine learning glossary

Source: Termino