« Modèle large » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Modèle linéaire qui contient généralement un grand nombre de caractéristiques d'entrée creuses. Ce modèle est dit «large», car il s'agit d'un type particulier de réseau de neurones comportant un grand nombre d'entrées connectées directement au nœud de sortie. Les modèles larges sont souvent plus faciles à déboguer et à inspecter que les modèles profonds. Bien qu'ils ne puissent pas exprimer les non-linéarités par le biais de couches cachées, les modèles larges peuvent utiliser des transformations comme le croisement de caractéristiques et le binning pour modéliser les non-linéarités de différentes manières.
Modèle linéaire qui contient généralement un grand nombre de caractéristiques d'entrée creuses. Ce modèle est dit «large», car il s'agit d'un type particulier de réseau de neurones comportant un grand nombre d'entrées connectées directement au nœud de sortie. Les modèles larges sont souvent plus faciles à déboguer et à inspecter que les modèles profonds. Bien qu'ils ne puissent pas exprimer les non-linéarités par le biais de couches cachées, les modèles larges peuvent utiliser des transformations comme le croisement de caractéristiques et la répartition par classe (''binning'') pour modéliser les non-linéarités de différentes manières.


À comparer avec le modèle profond.
À comparer avec le modèle profond.

Version du 10 novembre 2018 à 18:02

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond


Définition

Modèle linéaire qui contient généralement un grand nombre de caractéristiques d'entrée creuses. Ce modèle est dit «large», car il s'agit d'un type particulier de réseau de neurones comportant un grand nombre d'entrées connectées directement au nœud de sortie. Les modèles larges sont souvent plus faciles à déboguer et à inspecter que les modèles profonds. Bien qu'ils ne puissent pas exprimer les non-linéarités par le biais de couches cachées, les modèles larges peuvent utiliser des transformations comme le croisement de caractéristiques et la répartition par classe (binning) pour modéliser les non-linéarités de différentes manières.

À comparer avec le modèle profond.



Termes privilégiés

modèle large n.m.


Anglais

wide model




Source: Google machine learning glossary