« 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

@@ Ligne 1 : / Ligne 1 : @@
-__NOTOC__
+==Définition==
-== Domaine ==
+Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un [[modèle]] afin d'éviter un éventuel surajustement.
-[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Category:Vocabulaire2]]
-[[Category:Google2]]
-[[Category:Apprentissage profond2]]
-[[Category:scotty2]]
-<br />
-== Définition ==
+Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.
-Pénalité pour la complexité d'un modèle. La régularisation aide à éviter le surapprentissage. Les différents types de régularisation sont notamment :
-*    '''Régularisation L1'''
+==Français==
-*    '''Régularisation L2'''
+'''régularisation'''
-*    '''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.)
+==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
-<br />
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
-== Français ==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']
-=== régularisation <small>n.f.</small> ===
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-<br />
+[[Category:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
-== Anglais ==
+[[Category:Termino 2019]]
-===  regularization===
-<br/>
-<br/>
-<br/>
-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
-<br/>
-<br/>
-<br/>