« Taux de régularisation » : différence entre les versions


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== Domaine ==
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== Définition ==
== Définition ==
Grandeur scalaire, notée lambda, qui indique l'importance relative de la fonction de régularisation. L'équation de perte simplifiée suivante montre l'influence du taux de régularisation :
Grandeur scalaire, notée lambda, qui indique l'importance relative de la fonction de régularisation.  


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L'augmentation du taux de régularisation réduit le surapprentissage, mais peut aussi réduire la justesse du modèle.


L'augmentation du taux de régularisation réduit le surapprentissage, mais peut aussi réduire la justesse du modèle.<br />
Aussi : '''Lambda''' recouvre de nombreux concepts. Ici, nous nous référons à sa définition dans le cadre de la '''régularisation'''.
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'''Lambda''' recouvre de nombreux concepts. Ici, nous nous référons à sa définition dans le cadre de la '''régularisation'''.
 
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== Français ==
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''' lambda n.m.'''
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Version du 16 juin 2019 à 00:00

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Grandeur scalaire, notée lambda, qui indique l'importance relative de la fonction de régularisation.

L'augmentation du taux de régularisation réduit le surapprentissage, mais peut aussi réduire la justesse du modèle.

Aussi : Lambda recouvre de nombreux concepts. Ici, nous nous référons à sa définition dans le cadre de la régularisation.

Français

taux de régularisation n.m.

lambda n.m.

Anglais

regularization rate




Source: Google machine learning glossary

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