« Arrêt prématuré » : différence entre les versions
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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. | |||
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Source : Google, Glossaire du machine learning, https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o, 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. | |||
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Version du 3 juin 2019 à 20:24
Domaine
Apprentissage profond
Intelligence artificielle
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
arrêt précoce
Source : Google, Glossaire du machine learning, https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o, 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.
Anglais
early stopping
Contributeurs: Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
