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


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


==Français==
==Français==

Version du 7 juillet 2019 à 16:12


Définition

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

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

Français

régularisation n.f.

Anglais

regularization


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