Qu'est-ce que le Weight Decay

Le Weight Decay est une technique de régularisation largement utilisée en apprentissage automatique et en apprentissage profond, visant à prévenir le surapprentissage.

Elle fonctionne en ajoutant un terme de pénalité à la fonction de perte qui décourage les grandes valeurs de poids, encourageant ainsi le modèle à apprendre des poids plus petits.

Cette technique est particulièrement bénéfique pour les modèles complexes et les ensembles de données à haute dimension, car elle aide le modèle à mieux généraliser lorsqu'il rencontre des données non vues.

Le Weight Decay est souvent utilisé en conjonction avec d'autres méthodes de régularisation, telles que Dropout, pour renforcer la robustesse du modèle.

À mesure que la technologie de l'apprentissage profond progresse, le Weight Decay pourrait évoluer encore plus grâce à des taux d'apprentissage adaptatifs et à des méthodes d'optimisation plus sophistiquées.