« Régularisation L2 » : différence entre les versions


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==Définition==
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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== Définition ==
Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme des carrés de leurs valeurs afin de contrer le surajustement.
Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme des carrés de leurs valeurs afin de contrer le surajustement.


Remarque : la régularisation L2 vise à ce que les poids dont la valeur est marginale (valeur positive ou négative très élevée ou très faible) se rapprochent le plus possible de 0 (sans jamais l'atteindre).


==Français==
'''régularisation L2'''


Notes
'''régularisation de Ridge '''


La régularisation L2 vise à ce que les poids dont la valeur est marginale (valeur positive ou négative très élevée ou très faible) se rapprochent le plus possible de 0 (sans jamais l'atteindre).
==Anglais==
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'''L2 regularization'''


== Français ==
'''Ridge regularization'''
'''régularisation L2 n. f.'''


'''régularisation de Ridge, n. f.'''


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==Sources==
Source : Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.


== Anglais ==
[https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/regularization-for-simplicity/l2-regularization?hl=fr  Source : Developers.google Machine learning, ''Régularisation à des fins de simplicité : régularisation L₂.'']


'''L2 regularization'''
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']


'''Ridge regularization'''
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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[[Category:Termino 2019]]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/regularisation-l2/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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Dernière version du 25 avril 2024 à 17:00

Définition

Régularisation qui ajuste à la baisse les poids au sein d'un modèle proportionnellement à la somme des carrés de leurs valeurs afin de contrer le surajustement.

Remarque : la régularisation L2 vise à ce que les poids dont la valeur est marginale (valeur positive ou négative très élevée ou très faible) se rapprochent le plus possible de 0 (sans jamais l'atteindre).

Français

régularisation L2

régularisation de Ridge

Anglais

L2 regularization

Ridge regularization


Sources

Source : Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.

Source : Developers.google Machine learning, Régularisation à des fins de simplicité : régularisation L₂.

Source : Google machine learning glossary

Source : Termino

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche