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== Définition ==
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Désigne familièrement un état atteint pendant l'apprentissage, dans lequel la perte d'apprentissage et la perte de validation varient peu ou pas du tout entre chaque itération, passé un certain nombre d'itérations. Autrement dit, un modèle atteint la convergence lorsque la poursuite de l'apprentissage sur les données actuelles n'améliore pas le modèle. Dans l'apprentissage profond, les valeurs de perte restent parfois constantes ou presque pendant de nombreuses itérations avant de finalement diminuer, faisant croire à tort, temporairement, que la convergence a été atteinte.
Désigne familièrement un état atteint pendant l'apprentissage, dans lequel la perte d'apprentissage et la perte de validation varient peu ou pas du tout entre chaque itération, passé un certain nombre d'itérations. Autrement dit, un [[modèle]] atteint la convergence lorsque la poursuite de l'apprentissage sur les données actuelles n'améliore pas le modèle. Dans l'[[apprentissage profond]], les valeurs de perte restent parfois constantes ou presque pendant de nombreuses itérations avant de finalement diminuer, faisant croire à tort, temporairement, que la convergence a été atteinte.


Voir aussi arrêt prématuré.
Voir aussi arrêt prématuré.
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== Anglais ==
== Anglais ==
''' convergence'''
'''convergence'''


==Sources==
==Sources==
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
 


[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]
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[[Catégorie:ENGLISH]]
[[Catégorie:ENGLISH]]

Version du 21 mars 2024 à 19:29

Définition

Désigne familièrement un état atteint pendant l'apprentissage, dans lequel la perte d'apprentissage et la perte de validation varient peu ou pas du tout entre chaque itération, passé un certain nombre d'itérations. Autrement dit, un modèle atteint la convergence lorsque la poursuite de l'apprentissage sur les données actuelles n'améliore pas le modèle. Dans l'apprentissage profond, les valeurs de perte restent parfois constantes ou presque pendant de nombreuses itérations avant de finalement diminuer, faisant croire à tort, temporairement, que la convergence a été atteinte.

Voir aussi arrêt prématuré.

Français

convergence

Anglais

convergence

Sources

Source : Google machine learning glossary