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Généralisation dans les Réseaux de Neurones

La généralisation est l'aptitude d'un réseau de neurones à réaliser de bonnes prévisions quand il est alimenté par des données qui ne sont pas issues de l'ensemble d'apprentissage original (mais issues de la même source que l'ensemble d'apprentissage). La généralisation est principalement réalisée en répartissant les données d'apprentissage disponibles en trois sous-ensembles ; un pour l'apprentissage du réseau, un pour vérifier les performances de l'algorithme d'apprentissage lors de l'exécution et un pour réaliser un test indépendant à la fin.