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| | ==Définition== |
| | Point d’une fonction de valeur minimale, mais qui ne correspond pas au minimum global de la même fonction. |
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| == Définition ==
| | Note - Un réseau de neurones en cours d’entraînement se retrouve parfois piégé dans un minimum local. Souvent, le seul moyen pour y remédier est de reprendre l’entraînement avec de nouveaux paramètres aléatoires. |
| La compréhension de ce terme dépend dans une certaine mesure de la métaphore de la surface d'erreur.
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| Lorsqu'un algorithme d'apprentissage de réseau neuronal artificiel fait descendre l'erreur totale du réseau dans une vallée de la surface d'erreur, cette vallée peut ou non conduire au point le plus bas sur toute la surface d'erreur. Si ce n'est pas le cas, le minimum dans lequel l'erreur totale finira par tomber est appelé minimum local. L'algorithme d'apprentissage est parfois appelé dans ce cas «piégé dans un minimum local».
| | == Français == |
| | '''Minimum local ''' |
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| Dans de tels cas, il est généralement utile de redémarrer l'algorithme avec un nouvel ensemble initial de poids choisi au hasard - c'est-à-dire à un nouveau point aléatoire dans l'espace de poids. Comme cela signifie un nouveau point de départ sur la surface d'erreur, il est susceptible de conduire dans une vallée différente, et nous espérons que celle-ci conduira à la véritable erreur minimale (absolue), ou au moins à une meilleure erreur minimale.
| | '''Minima locaux ''' |
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| == Français ==
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| '''Minimum local '''
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| == Anglais == | | == Anglais == |
| '''Local minimum''' | | '''Local minimum''' |
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| Understanding this term depends to some extent on the error surface metaphor.
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| When an artificial neural network learning algorithm causes the total error of the net to descend into a valley of the error surface, that valley may or may not lead to the lowest point on the entire error surface. If it does not, the minimum into which the total error will eventually fall is termed a local minimum. The learning algorithm is sometimes referred to in this case as "trapped in a local minimum."
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| In such cases, it usually helps to restart the algorithm with a new, randomly chosen initial set of weights - i.e. at a new random point in weight space. As this means a new starting point on the error surface, it is likely to lead into a different valley, and hopefully this one will lead to the true (absolute) minimum error, or at least a better minimum error.
| | ==Sources== |
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| ----- | | [http://standoutpublishing.com/g/local-minimum.html Source : Standoutpublishing ] |
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| | [https://arxiv.org/abs/1611.06310 Source : Cornell University ] |
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| [http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html Source : UNWS machine learning dictionary] | | [http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html Source : UNWS machine learning dictionary] |
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| [[Catégorie:vocabulaire]] | | |
| | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] |
Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:38
Définition
Point d’une fonction de valeur minimale, mais qui ne correspond pas au minimum global de la même fonction.
Note - Un réseau de neurones en cours d’entraînement se retrouve parfois piégé dans un minimum local. Souvent, le seul moyen pour y remédier est de reprendre l’entraînement avec de nouveaux paramètres aléatoires.
Français
Minimum local
Minima locaux
Anglais
Local minimum
Sources
Source : Standoutpublishing
Source : Cornell University
Source : UNWS machine learning dictionary
