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darknet_letters_essais

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darknet_letters_essais [2019/12/02 16:20] – [Efficacité en fonction du nombre d'itérations] sergedarknet_letters_essais [2019/12/04 12:31] – serge
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-{{ vimeo>375919053?medium }}+</{{ vimeo>377284950?medium }}
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 **[[darknet_letters|Darknet Letters]]**\\ \\  **[[darknet_letters|Darknet Letters]]**\\ \\ 
  
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 En intelligence artificielle, on parle de surapprentissage (le terme anglais est overfitting) quand un modèle a trop appris les particularités de chacun des exemples fournis en exemple. Il présente alors un taux de succès très important sur les données d’entraînement (pouvant atteindre jusqu’à 100%), au détriment de ses performances générales réelles. En intelligence artificielle, on parle de surapprentissage (le terme anglais est overfitting) quand un modèle a trop appris les particularités de chacun des exemples fournis en exemple. Il présente alors un taux de succès très important sur les données d’entraînement (pouvant atteindre jusqu’à 100%), au détriment de ses performances générales réelles.
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- +{{ vimeo>375919053?medium }} 
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 =====Essais avec yolov3.cfg===== =====Essais avec yolov3.cfg=====
darknet_letters_essais.txt · Dernière modification : 2020/12/01 17:43 de serge