« Régularisation » : différence entre les versions

Dernière version du 6 avril 2024 à 12:25

Définition

Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.

Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.

Français

régularisation

Anglais

regularization

Sources

Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières, Montréal, CIRANO, 68 pages

Source : Termino

Source : Google machine learning glossary

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+==Définition==
-== Domaine ==
+Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un [[modèle]] afin d'éviter un éventuel surajustement.
-[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
-[[Category:Google]]Google<br />
-[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
-<br />
+Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.
-== Définition ==
+==Français==
-Pénalité pour la complexité d'un modèle. La régularisation aide à éviter le surapprentissage. Les différents types de régularisation sont notamment :
+'''régularisation'''
-*    '''Régularisation L1'''
+==Anglais==
-*    '''Régularisation L2'''
+'''regularization'''
-*    '''Régularisation par abandon'''
-*    '''Arrêt prématuré''' (Il ne s'agit pas vraiment d'une méthode de régularisation, mais l'arrêt prématuré peut limiter efficacement le surapprentissage.)
+==Sources==
+Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). ''Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières'', Montréal, CIRANO, 68 pages
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
-<br />
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']
-== Termes privilégiés ==
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-=== régularisation ===
+[[Category:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
+[[Category:Termino 2019]]
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-== Anglais ==
-===  regularization===
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-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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