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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 ]


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 : 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.

Version du 4 juin 2019 à 19:23

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 n.m.

arrêt précoce n.m.


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 : Termino