La régularisation en apprentissage automatique et en apprentissage profond est une technique utilisée pour prévenir le surapprentissage en ajoutant un terme de pénalité à la fonction de perte.
Elle aide à contrôler la complexité du modèle, décourageant une dépendance excessive à des caractéristiques spécifiques.
En imposant des contraintes sur les paramètres du modèle, la régularisation favorise la généralisation, améliorant la capacité du modèle à bien performer sur de nouvelles données non vues.
Des techniques comme la régularisation L1 et L2 sont couramment utilisées pour trouver un équilibre entre l'ajustement des données d'entraînement et l'évitement d'une complexité inutile.
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