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__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
Petit nombre d'exemples sélectionnés au hasard parmi l'ensemble des exemples d'entraînement et traités simultanément lors d'une itération du processus d'apprentissage.
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[[Category:Google]]Google<br />
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Remarque : la taille d'un mini-lot varie généralement entre 10 et 1 000 exemples. L'utilisation des mini-lots permet de calculer plus efficacement la perte que sur l'ensemble des exemples d'apprentissage.


== Définition ==
==Français==
Petit sous-ensemble, sélectionné aléatoirement, du lot complet d'exemples exécutés simultanément dans une même itération d'apprentissage ou d'inférence. La taille de lot d'un mini-lot est généralement comprise entre 10 et 1 000. Il est bien plus efficace de calculer la perte pour un mini-lot que pour l'ensemble entier des données d'apprentissage.
'''mini-lot''' 


==Anglais==
'''mini-batch'''


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'''minibatch'''
== Termes privilégiés ==
=== mini-lot ===


==Sources==
Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.


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


=== mini-batch===
[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source : Termino]]


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:32

Définition

Petit nombre d'exemples sélectionnés au hasard parmi l'ensemble des exemples d'entraînement et traités simultanément lors d'une itération du processus d'apprentissage.

Remarque : la taille d'un mini-lot varie généralement entre 10 et 1 000 exemples. L'utilisation des mini-lots permet de calculer plus efficacement la perte que sur l'ensemble des exemples d'apprentissage.

Français

mini-lot

Anglais

mini-batch

minibatch

Sources

Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.

Source : Google machine learning glossary

Source : Termino

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche