Régularisation
term_id: regularization
Category: basic_concepts
Definition
La régularisation est un concept crucial en apprentissage automatique conçu pour réduire l’erreur de généralisation sans augmenter significativement l’erreur d’entraînement. Elle fonctionne en décourageant les modèles d’apprendre des relations trop spécifiques ou du bruit dans les données.
Summary
Un ensemble de techniques utilisées pendant l’entraînement pour prévenir le surapprentissage en ajoutant des pénalités à la fonction de perte ou en contraignant la complexité du modèle.
Key Concepts
- Surapprentissage
- Arbitrage biais-variance
- Pénalité L1/L2
- Dropout
Use Cases
- Entraînement de réseaux neuronaux profonds
- Modèles de régression linéaire
- Prévention de la mémorisation sur de petits ensembles de données
Code Example
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Related Terms
- Surapprentissage (quand le modèle apprend trop bien les données d’entraînement mais échoue à généraliser)
- Sous-apprentissage (quand le modèle est trop simple pour capturer les tendances sous-jacentes)
- Validation croisée (méthode de validation statistique pour évaluer la performance du modèle)
- Réglage des hyperparamètres (processus d’optimisation des paramètres externes au modèle)