Contrainte d’entropie maximale
La contrainte d’entropie maximale est une technique utilisée dans l’apprentissage automatique pour introduire une régularisation dans les modèles génératifs. Elle consiste à maximiser l’entropie de la distribution de probabilité des sorties générées par le modèle, ce qui favorise la diversité et l’exploration lors de la génération de données.
Exemple : Dans l’apprentissage de modèles génératifs tels que les GAN et les VAE, l’ajout d’une contrainte d’entropie maximale peut aider à produire des résultats plus diversifiés et réalistes en encourageant le modèle à explorer l’espace des possibilités de manière plus équilibrée.
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