Régularisation

La régularisation est une technique utilisée pour éviter le surapprentissage en ajoutant une pénalité sur la complexité du modèle. Elle aide à maintenir les poids du modèle relativement petits, ce qui rend le modèle moins sensible aux variations spécifiques des données d’entraînement et encourage la généralisation à de nouvelles données. C’est comme imposer une diète stricte à un athlète pour maintenir sa forme physique optimale, évitant ainsi les excès qui pourraient nuire à ses performances.

Exemple : Dans la formation d’un réseau de neurones pour la reconnaissance d’images, la régularisation peut être appliquée pour décourager les poids de devenir trop grands, évitant ainsi que le modèle ne devienne trop ajusté aux exemples spécifiques d’entraînement et incapable de bien fonctionner sur des images qu’il n’a jamais vues.

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