est le k-ième terme diagonal de la matrice :
| Le levier généralisé est le k-ième terme diagonal de la matrice :
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| où
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| · |  est la matrice jacobienne
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| · |  est le hessien du modèle pour le k-ième exemple de la base de données d'apprentissage
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| · |  est le résidu pour le k-ième exemple de la base de données d'apprentissage
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| Le calcul des leviers généralisés n'est pas toujours possible. Il est en effet nécessaire d'inverser une matrice compliquée qui n'est pas toujours de rang plein. Lorsque cela arrive, Neuro One ne calcule pas le PRESS généralisé.
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