« Généralisation en rétropropagation » : différence entre les versions

Dernière version du 29 janvier 2024 à 13:44

Définition

L’apprentissage par rétropropagation semble fonctionner en obtenant tout d’abord un ensemble approximatif de poids qui correspondent aux modèles d’entraînement d’une manière générale, puis en avançant progressivement vers un ensemble de poids qui correspondent exactement aux modèles d’entraînement.

Si l’apprentissage va trop loin dans cette voie, on peut atteindre un ensemble de pondérations qui correspond très bien aux particularités, mais qui ne s'interpolent pas bien.

Français

Généralisation en rétropropagation

Anglais

generalization in backprop

Sources

Source : INWS machine learning dictionary ]

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 == Définition ==
-L'apprentissage par rétropropagation semble fonctionner en obtenant tout d'abord un ensemble approximatif de poids qui correspondent aux modèles d'entraînement d'une manière générale, puis en progressant progressivement vers un ensemble de poids qui correspondent exactement aux modèles d'entraînement.
+L’apprentissage par rétropropagation semble fonctionner en obtenant tout d’abord un ensemble approximatif de poids qui correspondent aux modèles d’entraînement d’une manière générale, puis en avançant progressivement vers un ensemble de poids qui correspondent exactement aux modèles d’entraînement.
-Si l'apprentissage va trop loin dans cette voie, on peut atteindre un ensemble de pondérations qui correspond très bien aux particularités, mais qui n'interpolent pas (c'est-à-dire généralisent) bien.
+Si l’apprentissage va trop loin dans cette voie, on peut atteindre un ensemble de pondérations qui correspond très bien aux particularités, mais qui ne s'interpolent pas bien.
 == Français ==
 '''Généralisation en rétropropagation'''
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+==Sources==
 [http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : INWS machine learning dictionary]  ]
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