« Régularisation L1 » : différence entre les versions
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Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement. | Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement. | ||
Notes : Le termes LASSO signifie "Least Absolute Shrinkage and Selection Operator" | Notes : Le termes LASSO signifie "Least Absolute Shrinkage and Selection Operator" | ||
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Source : Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages. | Source : Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages. | ||
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Version du 16 juin 2019 à 21:46
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage profond
Définition
Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues afin de contrer le surajustement.
Notes : Le termes LASSO signifie "Least Absolute Shrinkage and Selection Operator"
Français
régularisation L1
régularisation LASSO
régularisation Lasso
Source : Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.
Anglais
L1 regularization
Lasso regularization
LASSO regularization
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche
